Trong nghiên cứu này, tôi chủ yếu muốn thực hiện kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa chi tiêu chính phủ và thâm hụt thương mại của của Việt Nam, từ đó mở rộng nghiên cứu thêm một số quốc gia đang phát triển, nhằm đưa ra các bằng chứng và kết luận tin cậy, làm cơ sở cho các quyết định chính sách. Bằng việc thực hiện kiểm định quan hệ nhân quả Granger theo hai cách tiếp cận khác nhau, phương pháp bootstrap dựa trên kiểm định TY (1995) và phương pháp kiểm định theo miền tần số, chúng ta có thể đưa ra bằng chứng cho thấy có tồn tại mối quan hệ nhân quả theo chiều từ chi tiêu chính phủ đến thâm hụt thương mại, và mối quan hệ này chỉ tồn tại trong ngắn hạn khi thực hiện kiểm định theo phương pháp miền tần số. Mặc khác, ở chiều ngược lại, không tồn tại mối quan hệ từ thâm hụt thương mại đến chi tiêu chính phủ, dù ở bất cứ khoảng thời gian nào. Kết quả phân tích từ hai phương pháp khác nhau đã góp phần hỗ trợ và bổ sung cho nhau. Với cách tiếp cận mới khi nghiên cứu nguồn gốc của thâm hụt thương mại theo chi tiêu chính phủ thay vì qua cán cân ngân sách, bài nghiên cứu này đã góp phần bổ sung vào kho bằng chứng thực nghiệm khi nghiên cứu mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và thâm hụt thương mại. Tóm lại, với kết quả đạt được, các nhà làm chính sách và điều hành kinh tế vĩ mơ có thể tác động vào chi tiêu chính phủ để nhằm tạo ra những thay đổi trong cán cân thương mại; nhưng ở chiều ngược lại, không thể làm thay đổi chi tiêu chính phủ khi cán cân thương mại thay đổi. Bởi vì mối quan hệ nhân quả từ chi tiêu chính phủ đến thâm hụt thương mại chỉ tồn tại trong ngắn hạn và có nhiều nhân tố khác bổ sung lên mối quan hệ dài hạn. Chi tiêu chính phủ chủ yếu tập trung vào cơ sở hạ tầng và xu hướng đầu tư mới hợp lý vào những lĩnh vực có giá trị gia tăng sẽ giúp cho lượng xuất khẩu tăng lên sẽ làm cải thiện cán cân thương mại.
Các hạn chế của đề tài nghiên cứu
Hạn chế về nguồn và độ tin cậy của số liệu, thời gian nghiên cứu ngắn là những nhân tố có thể làm ảnh hưởng đến mơ hình và kết quả nghiên cứu.
Ngoài ra, bài nghiên cứu này chỉ tập trung chính vào xem xét mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và thâm hụt thương mại. Do đó, chưa đi sâu vào phân tích định lượng mức độ ảnh hưởng của biến số này lên biến số kia, cụ thể trong bài là mối quan hệ nhân quả theo chiều từ chi tiêu chính phủ đến thâm hụt thương mại.
Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
Như đã nêu trong phần hạn chế, đề tài này chưa đi sâu vào phân tích mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập lên phụ thuộc. Do đó, với kết quả làm nền tảng trong bài nghiên cứu này, chúng ta có thể thực hiện những phân tích sâu hơn để xem xét mức độ tác động của chi tiêu chính phủ lên thâm hụt thương mại như thế nào. Ngoài ra, trong khá nhiều nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào nghiên cứu nguồn gốc của thâm hụt thương mại thông qua mối quan hệ với thâm hụt ngân sách. Vì vậy, việc thực hiện một so sánh mức độ ảnh hưởng của chi tiêu chính phủ, thâm hụt ngân sách lên thâm hụt thương mại cũng vô cùng cần thiết để giúp đưa ra những nhận định tốt hơn cho những nhà làm chính sách.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tiếng Việt
1. Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008. Giáo trình kinh tế lượng. Trường Đại
Học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh.
2. Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2011. Tài chính quốc tế. Trường Đại Học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Danh mục tài liệu tiếng Anh
1. Afonso, A., Rault, C., 2009. Bootstrap panel Granger-causality between government budget and external deficits for the EU. Department of
Economics, School of Economics and Management. Working Papers ISSN No. 0874-4548.
2. Ahmed, S., 1986. Temporary and permanent government spending in an open
economy: some evidence for the United Kingdom. Journal of Monetary
Economics 17, 197–224.
3. Ahmed, S., 1987. Government spending, the balance of trade and the terms of
trade in British history. Journal of Monetary Economics 20, 195–220.
4. Akbostanci, E., Tunc, G.I., 2002. Turkish twin deficits: an error correction model of tradebalance. Working Papers in Economic, no. 6. Economic
Research Center (ERC).
5. Anoruo, E., Ramchander, S., 1998. Current Account and Fiscal Deficits: Evidence from Five Developing Economies of Asia. Journal of Asian
Economics, Vol. 9, No. 3, 1998, 487-501.
6. Barro, R.J., 1989. The Ricardian approach to budget deficits. Journal of
Economic Perspectives 3, 37–54.
7. Baxter, M., 1995. International trade and business cycles. NBER Working
Paper No. 5025.
8. Breitung, J., Candelon, B., 2006. Testing for short and long-run causality: a frequency domain approach. Journal of Econometrics 12, 363–378.
9. Cavallo, M., 2005. Government consumption expenditures and the current account. Federal Reserve Bank of San Fransisco Working Paper Series, No.
2005–03.
10. Chang, Jui-Chuan, Zao-Zhou Hsu, 2009. Causality Relationships between the Twin Deficits in the Regional Economy. Department of Economics, National
Chi Nan University Taiwan.
11. Chul-Hwan Kim, Donggeun Kim, 2006. Does Korea have twin deficits?,
Applied Economics Letters, 13:10, 675-680.
12. Dickey, D.A., Fuller, W.A., 1979. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical
Society 75, 427–431
13. Dickey, D.A., Fuller, W.A., 1981. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Econometrica 49, 1057–1072.
14. Erceg, C.J., Guerrieri, L., Gust, C., 2005. Expansionary fiscal shocks and the trade deficit. Board of Governors of the Federal System, International Finance
Discussion Paper No. 825.
15. Frenkel, J.A., Razin, A., 1986. Fiscal policies in the world economy. Journal
of Political Economy 94 (3), 564–594.
16. Geweke, J., 1982. Measurement of linear dependence and feedback between multiple time series. Journal of the American Statistical Association 77, 304–
313.
17. Granger, C.W.J., 1969. Investigating causal relations by econometric models and cross spectral methods. Econometrica 37, 424–438.
18. Granger, C.W.J., 1969. Investigating causal relations by econometric models and cross spectral methods. Econometrica 37, 424–438.
19. Hacker, R.S., Hatemi-J, A., 2006. Tests for causality between integrated variables based on asymptotic and bootstrap distributions. Applied
20. Hosoya, Y., 1991. The decomposition and measurement of the interdependence between second-order stationary process. Probability Theory
and Related Fields 88, 429–444.
21. Islam, M.F., 1998. Brazil’s twin deficits: An empirical examination. Atlantic
Economic Journal, 26, 121-128.
22. Kalou, S., Paleologou, S.M., 2012. The twin deficits hypothesis: Revisiting an EMU country. Journal of Policy Modeling 34 (2012) 230 – 241.
23. Kayhan, S., Bayat, T., Yüzbaşı, B., 2013. Government expenditures and trade deficits in Turkey: Time domain and frequency domain analyses. Economic
Modelling 35 (2013) 153 – 158.
24. Khalid, A.M, Guan, T.W., 1998. Causality tests of budget and current account
deficits: Cross-country comparisons. Empirical Economics (1999) 24: 389 –
402.
25. Konya, L., 2006. Exports and growth: Granger causality analysis on OECD countries with a panel data approach, Economic Modelling, 23, 978-982.
26. Koray, F., McMillin,W.D., 2006. Fiscal shocks, the trade balance, and the exchange rate. Departmental Working Papers 2007–05. Department of
Economics, Louisiana State University.
27. Kouassi, E., Mougoue, M., Kymn, K.O., 2002. Causality tests of the relationship between the twin deficits. Empirical Economics (2004) 29:503–
525.
28. Kustepeli, Y.R., 2001. An empirical ınvestigation of the feldstein chain for Turkey. DEÜ İşletme Fakültesi Dergisi 2 (1), 99–108.
29. Kwiatkowski, D., Phillips, P.C.B., Schmidt, P., Shin, Y., 1992. Testing the null hypothesis of stationary against the alternative of a unit root. Journal of
Econometrics 54, 159–178.
30. Lane, P.R., Perotti, R., 1998. The trade balance and fiscal policy in the USD.
31. Lau, E., Baharumshah, A.Z., 2006. Twin deficits hypothesis in SEACEN countries: a panel data analysis of relationships between public budget and current account deficits. Applied Econometrics and International
Development 6, 213–226.
32. Lutkepohl, H., 2004. Vector autoregressive and vector error correction models. In: Lütkepohl, Helmut, Kratzig, Markus (Eds.), Applied Time Series
Econometrics. Cambridge Uni. Press
33. Mansouri, B., 1998. Fiscal deficits, public absorption and external imbalances: An impirical examination of the Moroccan. ERF Working Paper
Series, Working paper 0138.
34. McMillin, W.D., 1986. Federal Deficits and Short-Term Interest Rates.
Journal of Macroeconomics, Fall 1986, Vol. 8, No. 4, 403 – 422.
35. Monacelli, T., Perotti, R., 2007. Fiscal Policy, the Trade Balance, and the Real Exchange Rate: Implications for International Risk Sharing. Università
Bocconi, Milan, Italy.
36. Mosconi, R., Giannini, C., 1992. Non-causality in cointegrated systems: Representation estimation and testing. Oxford Bulletin of Economics and
Statistics, 54, 3, (1992) 399 – 417.
37. Müller, G.J., 2004. Understanding the dynamic effects of government spending
on foreign trade. EUI Working Paper, ECO No. 2004/27.
38. Müller, G.J., 2008. Understanding the dynamic effects of government spending
on foreign trade. Journal of International Money and Finance 27, 345–371.
39. Mundel, R. A. (1963). Capital Mobility and Stabilization Policy under Fixed and Flexible Exchange Rates. Canadian Journal of Economics and Political
Science, 29 (4), 475-485.
40. Panagiotis, P., Emmanouil, T., Athanasios, A.L., Constantinos, K., 2008. On the Dynamics of the Greek Twin Deficits: Empirical evidence over the period 1960 – 2007. International Journal of Economic Sciences and Applied
41. Papadogonas, T., Stournaras, Y., 2006. Twin deficits and financial integration in EU member-states. Journal of Policy Modeling 28 (2006) 595–602.
42. Pedroni, P., 1999. Critical Values for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with Multiple Regressors. Oxford Bulletin of Economics and Statistics,
vol. 61, 653 – 670.
43. Phillips, P.C.B., Perron, P., 1988. Testing for a unit root in time series regression. Biometrica 75 (2), 335–346.
44. Phung Thanh Binh, 2010. Time series econometrics causality models. Faculty of Development Economics, University of Economics, Ho Chi Minh City. 45. Roubini, N., 1988. Current account and budget deficits in an intertemporal
model of consumption and taxation smoothing. A Solution to the “Feldstein- Horioka Puzzle”.NBER Working Paper No. 2773.
46. Sims, C.A, Stock, J.H, Watson, M.K., 1990. Inference in linear time series models with some units roots. Econometrica, Vol. 58, No. 1 (January, 1990),
113-144
47. Summers, L.H, 1988. Tax Policy and International Competitiveness.
University of Chicago Press, 349 – 386.
48. Toda, H.Y., Phillips, P.C.B, 1993. Vector Autoregression and causality.
Econometrica, Vol. 61, No. 6, 1367 – 1393.
49. Toda, H.Y., Yamamoto, T., 1995. Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics
66, 225–250.
50. Yi, K.M., 1993. Can government purchases explain the recent U.S. net export
deficits?. Journal of International Economics 35, 201–225.
51. Zapata, H.O., Rambaldi, A.N., 1997. Monte carlo evidence on cointegration and causation. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 59, 2 (1997) 285 -
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC A
Để kiểm định quan hệ nhân quả dựa trên miền tần số, Geweke (1982) và Hosoya (1991) đã định nghĩa như sau:
𝑀𝑦→𝑥(𝜔) = 𝑙𝑜𝑔 [ 2𝜋𝑓𝑥(𝜔)
|𝜓11(𝑒−𝑖𝜔)|2] = 𝑙𝑜𝑔 [1 +|𝜓12(𝑒−𝑖𝜔)| 2
|𝜓11(𝑒−𝑖𝜔)|2] (4)
Nếu |𝜓12(𝑒−𝑖𝜔)|2 = 0 điều đó có nghĩa là y khơng có quan hệ nhân quả với 𝑥 ở tần
số 𝜔. Nếu những thành phần của 𝑧𝑡 là những chuỗi liên kết bậc 1 (ký hiệu I(1)) và tồn tại mối quan hệ đồng liên kết thì Θ(𝐿) sẽ có nghiệm đơn vị. Breitung và
Candelon (2006) đã nghiên cứu và nhận thấy rằng quan hệ nhân quả từ y đến𝑥 thông qua biểu thức 𝑀𝑦→𝑥(𝜔) = 0 xảy ra khi |𝜓12(𝑒−𝑖𝜔)|2 = 0. Giả thuyết H0
tương đương với ràng buộc tuyến tính của các hệ số của các biến trễ từ mơ hình VAR. Phương trình VAR đối với 𝑥𝑡 được hàm ý như sau:
𝑥𝑡 = 𝛼1𝑥𝑡−1+. . . + 𝛼𝑝𝑥𝑝−1 + 𝛽1𝑦𝑡−1+. . . + 𝛽𝑝𝑦𝑝−1+ 𝜀1𝑡 (5)
Và giả thuyết H0 khi 𝑀𝑦→𝑥(𝜔) = 0 tương đương với ràng buộc tuyến tính của các
hệ số 𝛽 với 𝛽 = [𝛽1, 𝛽2, . . . , 𝛽𝑝]′
Giả thuyết H0: R(ω)β = 0 (6)
và R(ω) = [cos (𝜔) cos(2𝜔) … cos (𝑝𝜔)
sin (𝜔) sin(2𝜔) … sin (𝑝𝜔)] (7)
Phương pháp đo lường quan hệ nhân quả với ω ∈ (0, π) có thể được kiểm định dựa trên kiểm định F truyền thống đối với các ràng buộc tuyến tính. Phương pháp kiểm định theo sau phân phối F với bậc tự do là (2, T-2p).
PHỤ LỤC B
CHI TIẾT KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH THỰC NGHIỆM Ở BRAXIN
BOOTSTRAP TODA – YAMAMOTO Mẫu: 1994Q1 2013Q4
Bootstrap critical value
Biến phụ thuộc Số quan
sát Statistic Df 1% 5% 10%
TB_BRA 80 9.1012 5 19.056 13.426 11.126
GE_BRA 80 7.1289 5 18.687 13.126 10.604
FREQUENCY DOMAIN TEST Mẫu: 1994Q1 2013Q4 GE_BRA≠>TB_BRA
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50
5.758* 5.688* 6.067* 1.563 0.358 2.72
TB_BRA≠> GE_BRA
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50
PHỤ LỤC C
CHI TIẾT KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH THỰC NGHIỆM Ở CỘNG HÒA SÉC
BOOTSTRAP TODA – YAMAMOTO Mẫu: 1994Q1 2013Q4
Bootstrap critical value
Biến phụ thuộc Số quan sát Statistic Df 1% 5% 10%
TB_CHS 80 5.1990 5 19.481 14.264 11.658
GE_CHS 80 11.5425* 5 18.869 13.207 10.826
FREQUENCY DOMAIN TEST Mẫu: 1994Q1 2013Q4 GE_CHS≠>TB_CHS
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50 0.087 0.089 0.327 1.23 3.882 3.066
TB_CHS≠> GE_CHS
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50
PHỤ LỤC D
CHI TIẾT KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH THỰC NGHIỆM Ở CROATIA
BOOTSTRAP TODA – YAMAMOTO Mẫu: 1994Q1 2013Q4
Bootstrap critical value
Biến phụ thuộc Số quan
sát Statistic Df 1% 5% 10%
TB_CRO 80 9.4798* 5 18.148 12.519 9.260
GE_CRO 80 5.0197 5 18.771 13.090 10.824
FREQUENCY DOMAIN TEST Mẫu: 1994Q1 2013Q4 GE_CRO≠>TB_CRO
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50
0.007 0.008 0.182 0.292 0.240 0.29
TB_CRO≠> GE_CRO
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50
PHỤ LỤC E
CHI TIẾT KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH THỰC NGHIỆM Ở INDONESIA
BOOTSTRAP TODA – YAMAMOTO Mẫu: 1994Q1 2013Q4
Bootstrap critical value
Biến phụ thuộc Số quan
sát Statistic Df 1% 5% 10%
TB_IND 80 6.5605 4 15.846 11.024 8.841
GE_IND 80 24.7965* 4 15.820 11.090 8.844
FREQUENCY DOMAIN TEST Mẫu: 1994Q1 2013Q4
GE_IND≠> TB_IND
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50
1.891 1.877 2.765 2.485 0.809 1.059
TB_IND≠> GE_IND
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50
PHỤ LỤC F
CHI TIẾT KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH THỰC NGHIỆM Ở IRAN
BOOTSTRAP TODA – YAMAMOTO Mẫu: 1994Q1 2013Q4
Bootstrap critical value
Biến phụ thuộc Số quan
sát Statistic Df 1% 5% 10%
TB_IRA 80 61.2016* 6 18.485 13.226 10.898
GE_IRA 80 43.2316* 6 19.050 13.139 10.559
FREQUENCY DOMAIN TEST Mẫu: 1994Q1 2013Q4 GE_IRA ≠> TB_IRA
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50
6.840* 6.898* 12.672* 2.898 2.026 1.778
TB_IRA≠> GE_IRA
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50
PHỤ LỤC G
CHI TIẾT KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH THỰC NGHIỆM Ở PERU
BOOTSTRAP TODA – YAMAMOTO Mẫu: 1994Q1 20013Q4
Bootstrap critical value
Biến phụ thuộc Số quan
sát tatistic Df 1% 5% 10%
TB_PER 80 8.992* 4 14.598 10.13 8.272
GE_PER 80 7.706 4 14.918 10.123 8.141
FREQUENCY DOMAIN TEST Mẫu: 1994Q1 2013Q4
GE_PER≠>TB_PER
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50
3.351 3.351 7.532* 3.861 8.427* 7.921*
TB_PER≠> GE_PER
Long term Medium term Short term
𝝎𝒊
0.01 0.05 1.00 1.50 2.00 2.50