3 4 5 6 7 8 9 98 00 02 04 06 08 10 12 14 1 -4 0 4 8 12 16 98 00 02 04 06 08 10 12 14 2 0 20 40 60 80 98 00 02 04 06 08 10 12 14 3 -8 -4 0 4 8 12 98 00 02 04 06 08 10 12 14 4 0 5 10 15 20 25 30 98 00 02 04 06 08 10 12 14 5 0 5 10 15 20 25 98 00 02 04 06 08 10 12 14 6 10.0 7 25 8 20 9 Inflation
Thứ tự lần lượt các quốc gia theo số 1 đến 9 là: Bangladesh, Cambodia, Indonesia,
Malaysia, Pakistan, Phiippines, Thái Lan, Việt Nam và Sri Lanka với đơn vị tính % (Nguồn dữ liệu World Bank)
Hầu hết các nước đều có tỷ lệ lạm phát dao động đáng kể và phức tạp trong giai đoạn từ 1997 đến 2014 và có xu hướng duy trì ở mức thấp và ổn định trừ một số nước tăng nhẹ như Cambodia (2%), Malaysia (2%), Philippines (4%), phù hợp với diễn biến chung của xu thế lạm phát trong khu vực. Đặc biệt tỷ lệ lạm phát trong giai đoạn 1998-2000 khá cao cụ thể ở Indonesia, lạm phát tăng tới 75% vào năm 1998, Pakistan 25% năm 2000. Tuy nhiên cũng có những nước giảm phát với con số âm như Cambodia -4% vào năm 2000, Malaysia -7% năm 2009, Thái Lan -4% năm 1999. Riêng ở Việt Nam, lạm phát vào năm 2014 chỉ còn 4%, mức lạm phát thấp tạo điều kiện cho NHTW nới lỏng chính sách tiền tệ thơng qua giảm lãi suất cho vay trong thời gian tới. Bên cạnh đó, lạm phát thấp của năm 2014 đã chấm dứt xu thế “2 năm tăng, 1 năm giảm” kể từ năm 2000, nếu căn cứ vào triển vọng hàng hoá trong thời gian tới, có khả năng Việt Nam sẽ bước vào thời kỳ lạm phát tăng thấp hơn tăng trưởng kinh tế.
Về vấn đề thâm hụt ngân sách 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 98 00 02 04 06 08 10 12 14 1 4 5 6 7 8 98 00 02 04 06 08 10 12 14 2 4 6 8 10 12 98 00 02 04 06 08 10 12 14 3 7 8 9 10 11 12 13 98 00 02 04 06 08 10 12 14 4 1 2 3 4 5 6 98 00 02 04 06 08 10 12 14 5 2 3 4 5 6 7 98 00 02 04 06 08 10 12 14 6 9 10 7 22 24 8 8 12 9 fiscal_decifit
Thứ tự lần lượt các quốc gia theo số 1 đến 9 là: Bangladesh, Cambodia, Indonesia, Malaysia, Pakistan, Phiippines, Thái Lan, Việt Nam và Sri Lanka với đơn vị tính là % GDP (Nguồn số liệu từ World Bank)
Nhìn chung, thâm hụt ngân sách ở các nước trong khu vực này đã giảm dần theo thời gian. Tuy nhiên, có hai trường hợp ngoại lệ quan trọng, đó là Malaysia với tỷ lệ thâm hụt đang tăng gần 9% và ở một mức độ tăng thấp hơn là Philippines với 4%, phản ánh tình trạng thiếu biện pháp điều chỉnh ở tầm vĩ mơ nhằm thích ứng với tình trạng mất cân đối giữa thu và chi ngân sách. So với các nước, Việt Nam là nước có tình trạng thâm hụt cao nhất, thuộc top các nước có thâm hụt cao so với các nước trong khu vực đạt tới gần 24 % trong giai đoạn 2008-2010 do bị ảnh hưởng của khủng hoảng toàn cầu cũng như việc chấp hành luật ngân sách khơng nghiêm, thất thu, nợ đọng thuế cịn lớn, số lượng thuế chờ xử lý còn tăng khá nhiều.
Về vấn đề cung tiền M2 20 30 40 50 60 70 98 00 02 04 06 08 10 12 14 1 10 20 30 40 50 60 70 98 00 02 04 06 08 10 12 14 2 35 40 45 50 55 60 65 98 00 02 04 06 08 10 12 14 3 115 120 125 130 135 140 145 98 00 02 04 06 08 10 12 14 4 36 40 44 48 52 98 00 02 04 06 08 10 12 14 5 52 56 60 64 68 72 98 00 02 04 06 08 10 12 14 6 110 120 130 140 7 60 80 100 120 140 8 36 38 40 42 9 m2
Thứ tự lần lượt các quốc gia theo số 1 đến 9 là: Bangladesh, Cambodia, Indonesia, Malaysia, Pakistan, Phiippines, Thái Lan, Việt Nam và Sri Lanka với đơn vị tính là % GDP (Nguồn số liệu từ World Bank)
Theo số liệu trên ta thấy các nước đều có xu hướng chung là mở rộng cung tiền ngày càng cao đặc biệt lên đến 140 – 145 % GDP ở các nước Malaysia năm 2013, Thái Lan 2014 và Việt Nam 2014. Đối với Việt Nam trong giai đoạn này việc sử dụng chính sách tiền tệ mở rộng tăng đều và liên tục từ 20% đến 140%, tuy có thắt chặt lại nhưng rất hạn chế vào năm 2008 và 2010. Điều này cho thấy NHTW các nước khơng hồn tồn chủ động trong việc kiểm sốt M2, cũng như tốc độ tăng M2 thực tế. Chính phủ muốn kiểm soát lạm phát nhưng ngay cả việc kiểm soát đối với lượng tiền cung ứng cũng khó khan. Trong dự báo lượng tiền tác động đến Tổng cung ứng tiền tệ và tín dụng nền kinh tế, Ngân hàng Nhà nước coi Tổng khối lượng tiền cơ bản là mục tiêu hoạt động, song trong quá trình điều hành chỉ thực hiện điều tiết một số nhân tố tác động đến lượng tiền cơ bản, chưa điều tiết tồn bộ nó. Thực chất chỉ điều hành khối lượng tiền Chính phủ cho phép cung ứng trong năm, chưa điều hành mức tăng lượng tiền thực sự cung ứng ra cho nền kinh tế (là lượng tiền tác động đến tăng trưởng kinh tế, lạm phát và ổn định hệ thống)
3.2 Tóm tắt chương
Khu vực châu Á Thái Bình Dương nói chung và các nước đang nghiên cứu nói riêng đều đang trong tình trạng thâm hụt kéo dài, mở rộng cung tiền tăng cao gây áp lực lên chỉ số lạm phát trong giai đoạn này. Mặc dù vậy châu Á Thái Bình Dương sẽ vẫn dẫn đầu tăng trưởng toàn cầu, các lỗ hổng liên quan với tăng nợ trong nước và nước ngoài đang tăng lên. Tiềm năng tăng trưởng có thể chậm lại, phản ánh việc tăng năng suất yếu hơn, và những ảnh hưởng của lão hóa dân số và tắc nghẽn cơ sở hạ tầng ở một số nước .
Những bài báo cho thấy các thiết lập chính sách tiền tệ và tài khóa là rộng rãi thích hợp, nhưng thúc đẩy khả năng phục hồi và tăng trưởng tiềm năng vẫn ưu tiên hàng đầu, với cải cách cơ cấu tiếp tục đóng một vai trò lớn. Những số liệu cũng
khám phá vai trò của châu Á trong chuỗi giá trị toàn cầu và các yếu tố ảnh hưởng đến hội nhập tài chính trong khu vực châu Á .
CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Mơ hình nghiên cứu
Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thu được từ q trình phân tích số liệu của 9 quốc gia, trong thời gian từ năm 1997 -2014.
Các ưu điểm của dữ liệu bảng so với dữ liệu theo chuỗi thời gian và khơng gian, theo Baltagi (2008), vì dữ liệu bảng liên quan đến các cá nhân, doanh nghiệp, v.v… theo thời gian, nên nhất định phải có tính dị biệt (khơng đồng nhất) trong các đơn vị này. Kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể chính thức xem xét đến tính dị biệt đó bằng cách xem xét các biến số có tính đặc thù theo từng cá nhân, được trình bày ngay sau đây. Ta sử dụng thuật ngữ cá nhân theo ý nghĩa chung bao gồm các đơn vị vi mô như các cá nhân, các doanh nghiệp... Thông qua kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không gian, dữ liệu bảng cung cấp “những dữ liệu có nhiều thơng tin hơn, đa dạng hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn. Uu điểm thứ tư của phương pháp nghiên cứu trên dữ liệu bảng là loại bỏ được sự khác biệt giữa các quốc gia, ngay cả các yếu tố không quan sát được. Những đặc trưng riêng của từng quốc gia này như là khả năng quản lý, văn hoá, khoáng sản... giữa các quốc gia. Như vậy, nhờ những lợi thế trên, việc sử dụng dữ liệu bảng trong các mô hình nghiên cứu của luận văn, trả lời câu hỏi chung về mối quan hệ giữa các yếu tố thâm hụt ngân sách và cung tiền đến lạm phát tại các khu vực châu Á Thái bình Dương. Nếu tìm thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê có nghĩa là tồn tại xu hướng chung cho toàn bộ khu vực, do đó việc ra giải pháp dựa trên kết quả về mối quan hệ giữa các biến là chung cho các quốc gia khu vực.
Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi. Tình trạng thất nghiệp, luân chuyển cơng việc, và tính lưu chuyển lao động sẽ được nghiên cứu tốt hơn với dữ liệu bảng. Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn những ảnh hưởng mà không thể
quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo không gian thuần túy. Dữ liệu bảng giúp ta nghiên cứu những mơ hình hành vi phức tạp hơn. Ví dụ, các hiện tượng như lợi thế kinh tế theo qui mô và thay đổi kỹ thuật có thể được xem xét thơng qua dữ liệu bảng tốt hơn so với dữ liệu theo chuỗi thời gian thuần túy hay theo không gian thuần túy. Bằng cách thu thập những số liệu có sẵn cho vài nghìn đơn vị, dữ liệu bảng có thể tối thiểu hóa sự thiên lệch có thể xảy ra nếu ta tổng hợp các cá nhân hay các doanh nghiệp thành số liệu tổng. Nói vắn tắt, dữ liệu bảng có thể giúp chúng ta phân tích thực nghiệm theo những cách thức mà khơng chắc có thể đạt được nếu ta chỉ sử dụng các dữ liệu theo chuỗi thời gian hay không gian thuần túy.
4.1.1 Mơ hình
Theo như nghiên cứu Nguyen, B.V.,(2015), chúng tôi cũng đề xuất mơ hình định lượng cho vấn đề xem xét mối quan hệ giữa cung tiền M2, thâm hụt tài khóa và lạm phát như sau:
Trong đó, Y là sai phân bậc nhất của lạm phát; X là một vector của các biến (Sai phân bậc một) bao gồm các biến đại diện chính sách tài khóa (thâm hụt tài khóa và chi tiêu chính phủ), các biến đại diện chính sách tiền tệ (M2 và lãi suất) và một số biến điều khiển (GDP thực bình quân đầu người, tỷ giá hối đoái và độ mở thương mại).
Mơ hình 1: Lạm phát = f (Thâm hụt ngân sách, cung tiền m2, gdp thực, chi tiên chính phủ, lãi suất, tỷ giá hối đoái, độ mở thương mại)
Mơ hình 2: Tốc độ lạm phát = f (d.(Thâm hụt ngân sách, cung tiền m2, gdp thực, chi tiên chính phủ, lãi suất, tỷ giá hối đoái, độ mở thương mại)) với d là sai phân
4.1.2 Dữ liệu
Tác giả sử dụng dữ liệu thứ cấp, nguồn dữ liệu đồng nhất các biến đều lấy từ nguồn World Bank, là dữ liệu thứ cấp đáng tin cậy. Tại đây có thể truy cập dữ liệu trực tiếp qua cơ sở dữ liệu, sắp xếp theo quốc gia, chủ điểm, hoặc theo chỉ sổ.
Bảng 4.1.2 Bảng mơ tả các biến mơ hình
Biến Mơ tả Tính tốn Nguồn dữ liệu Inflationgdpgrowth Tốc độ lạm phát % World bank
Fiscal_decifit Thâm hụt tài khóa % so với GDP World bank
M2 Cung tiền % so với GDP World bank
Gdppercapita GDP thực GDP bình quân đầu người, lấy logarit
World bank
Gov_expenditure Chi tiêu chính phủ % so với GDP World bank
Interestrate Lãi suất % World bank
Exchangerate Tỷ giá hối đoái Tỷ giá nội tệ/USD, lấy logarit
World bank
Tradeopeness Độ mở thương mại Tổng nhập khẩu và xuất khẩu (% so với GDP)
World bank
4.1.3 Phương pháp nghiên cứu 4.1.3.1 Kiểm định các giả thuyết
Theo giả thuyết cổ điển định lượng, để đảm bảo kết quả định lượng tin cậy mơ hình hồi quy cần đảm bảo các giả định sau:
(1) Giả định phương sai của sai số không đổi:
Phương sai thay đổi nghĩa là phương sai của các phần dư là không phải hằng số, nghĩa là chúng khác nhau ở các quan sát khác nhau. Điều này sẽ dẫn đến vấn đề nếu các phương sai khơng bằng nhau thì độ tin cậy tương đối của mỗi quan sát (dữ liệu) sẽ không bằng nhau. Phương sai càng lớn thì mức độ quan trọng gán cho quan sát càng nhỏ. Vấn đề sẽ rõ ràng hơn khi giá trị của phương sai có mối quan hệ với một hoặc một số biến giải thích. Điều này vi phạm giả định rằng các phân phối của phần dư phải khơng có tương quan với bất kì biến giải thích nào.
Hiện tượng phương sai thay đổi sẽ dẫn đến một số hậu quả như: các ước lượng OLS vẫn là không chệch nhưng khơng cịn hiệu quả nữa, ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch, như vậy sẽ làm mất hiệu lực của kiểm định hệ số hồi quy.
Trong quá trình hồi quy, tác giả sẽ tập trung xem xét lại bản chất của vấn đề nghiên cứu, với phương pháp Greene (2000) trên dữ liệu bảng để kiểm tra xem mơ hình đã vi phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng phương sai thay đổi.
(2) Giả định khơng có sự tương quan giữa các phần dư:
Tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian trong các số liệu chuỗi thời gian, hoặc sắp xếp theo thứ tự không gian, đối với các số liệu theo không gian.
Để kiểm tra xem mơ hình đã vi phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng tự tương quan. Trong quá trình hồi quy, tác giả sẽ dùng phương pháp đồ thị và kiểm định d (Durbin-Watson) để phát hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy OLS (pooled regression). Ở khía cạnh kiểm tra phương sai thay đổi dữ liệu bảng, tác giả sử dụng kiểm định được đề xuất bởi Wooldrige (2002) và Drukker (2003).
Hiện tượng tự tương quan sẽ dẫn đến một số hậu quả như: uớc lượng OLS vẫn là ước lượng tuyến tính khơng chệch, nhưng không là ước lượng hiệu quả nữa;
phương sai các ước lượng OLS là bị chệch, đôi khi quá thấp so với phương sai thực và sai số tiêu chuẩn, dẫn đến phóng đại tỷ số t; các kiểm định t và F không đáng tin cậy; công thức thơng thường để tính phương sai của sai số là ước lượng chệch của phương sai thực và trong một số trường hợp dường như ước lượng thấp của phương sai thực; có thể hệ số xác định không đáng tin cậy và dường như là nhận giá trị ước lượng cao; các phương sai và số tiêu chuẩn của dự đốn khơng có hiệu quả.
(3) Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến):
Đa cộng tuyến nghĩa là hai hay nhiều biến giải thích trong biểu thức hồi quy có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Nếu các biến có mối quan hệ tuyến tính thì các hệ số ước lượng và thống kê T sẽ khơng cịn hợp lý.
Trong quá trình hồi quy, kết quả hồi quy có hệ số xác định R2
cao nhưng tỷ số t thấp, tương quan cặp giữa các biến giải thích cao, xét tương quan riêng, hồi quy phụ thấy có tồn tại hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập thì mơ hình đã vi phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng đa cộng tuyến.
Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ dẫn đến một số hậu quả như: phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn, khoảng tin cậy rộng lớn, tỷ số t mất ý nghĩa, hệ số xác định cao nhưng tỷ số t mất ý nghĩa, các ước lượng OLS và sai số chuẩn trở nên rất nhạy với những thay đổi trong số liệu, dấu của các ước lượng của các hệ số hồi quy có thể sai lệch, thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác thì hệ số của các biến cịn lại có thể thay đổi rất lớn và thay đổi cả dấu của chúng.
Đa cộng tuyến giữa các biến luôn tồn tại và khuyết tật chỉ xảy ra nếu mức độ đa cộng tuyến đủ lớn để gây ra sự thiên chệch các kết quả ước lượng.
Theo Gujarati (2004), một số cách kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến như sau: - Nhiều trường hợp mơ hình có R2 lớn hơn 0.8 nhưng | t | thấp.
- Hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập cao. Nếu giá trị tuyệt đối của