CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Mô tả dữ liệu
Dữ liệu của các nước Châu Á được lấy theo năm từ 1999 - 2014. Các bài nghiên cứu trước sử dụng mẫu thời gian nghiên cứu khá lớn như của Arora và Vamvakidis (2010) lấy dữ liệu trung bình 5 năm cho khoảng thời gian 1963 - 2007 hoặc Ilahy và Shendy (2008) dựa trên dữ liệu bảng 35 năm (1972 – 2006), lấy trung bình mỗi 3 năm để loại bỏ các tác động của cú sốc ngắn hạn. Tuy nhiên, từ năm 1978 Trung Quốc mới bắt đầu mở cửa và đến cuối 2001 Trung Quốc mới gia nhập WTO, đồng thời trong vài thập niên gần đây nền kinh tế của các nước Châu Á mới mở cửa và giao thương tồn cầu (trong đó có Trung Quốc là bạn hàng quan trọng). Vì vậy, để đánh giá rõ ràng hơn tác động của Trung Quốc, chúng ta chỉ xem xét mẫu trong 15 năm gần đây là hợp lý. Thời gian mẫu của chúng ta khá nhỏ, nên chúng ta sử dụng dữ liệu theo từng năm để hồi quy. Dữ liệu bảng được quan sát theo năm (1999-2014) cho dữ liệu chéo của 25 quốc gia Châu Á. Các quốc gia Châu Á trong mẫu được loại trừ nước nước Tây Á, các nước thuộc OECD và một số quốc gia không đủ dữ liệu như Triều Tiên, Myanmar. Danh sách các nước trong mẫu nghiên cứu và GDP được thể hiện trong bảng 3.1. Ngoài ra, khi nghiên cứu các mối quan hệ kinh tế giữa Trung Quốc và Việt Nam, bài nghiên cứu sử dụng các quan sát theo quý, từ quý I/2000 – quý IV/2014 cho các biến tăng trưởng và chỉ số thị trường chứng khoán Trung Quốc.
Bảng 3.1: GDP (PPP) của các nƣớc trong khu vực. Đơn vị: Tỷ USD
Quốc Gia Năm 2002 2006 1010 2014
TRUNG Á:
1 Kazakhstan Upper middle income 148.19 240.36 313.45 418.48
2 Kyrgyzstan Lower middle income 8.81 11.58 14.89 19.38
3 Tajikistan Lower middle income 7.37 1.49 15.77 22.32
4 Turkmenistan Upper middle income 20.74 1.45 49.56 82.12
5 Uzbekistan Lower middle income 54.34 78.07 117.12 171.42
ĐÔNG Á:
6 Mông Cổ Upper middle income 9.91 15.22 20.49 34.76
7 Trung Quốc Upper middle income 4,516.42 7,652.20 12,358.73 18,030.93
BẮC Á:
8 Nga High income: nonOECD 1,166.68 2,133.75 2,928.12 3,745.16
ĐÔNG NAM Á
9 Brunei High income: nonOECD 21.71 26.23 27.72 32.04
10 Campuchia Low income 15.86 26.57 35.37 49.96
11 Đông Timor Lower middle income 1.01 1.11 1.86 2.76
12 Indonesia Lower middle income 1,094.92 1,498.07 2,003.95 2,676.11
14 Malaysia Upper middle income 320.53 448.98 565.11 746.09
15 Philippines Lower middle income 289.20 398.23 513.96 692.23
16 Singapore High income: nonOECD 176.80 263.90 358.41 452.69
17 Thái Lan Upper middle income 493.58 689.28 834.17 985.53
18 Việt Nam Lower middle income 191.17 281.90 382.11 510.71
NAM Á:
19 Afghanistan Low income 19.24 27.59 45.56 61.53
20 Bangladesh Lower middle income 194.03 270.99 364.14 497.02
21 Bhutan Lower middle income 2.00 2.91 4.58 6.02
22 Ấn Độ Lower middle income 2,379.06 3,686.97 5,370.60 7,393.08
23 Maldives Upper middle income 1.75 2.82 3.73 5.19
24 Nepal Low income 31.57 40.97 52.58 66.78
25 Pakistan Lower middle income 419.51 601.92 715.83 896.40
26 Sri Lanka Lower middle income 79.61 113.41 153.22 217.28
27 OECD 31,218.33 39,047.40 43,365.46 49,284.55
28 Thế Giới 52,787.82 71,584.12 88,331.82 108,463.39
Các biến được sử dụng trong bài nghiên cứu bao gồm: Các biến trong nước của các quốc gia Châu Á:
- GDPC: GDP bình quân đầu người. Dữ liệu được hồi quy sau khi lấy logarit tự nhiên. Ln(GDPC). GDP bình qn đầu người được tính bằng cách chia tổng sản phẩm trong nước trong năm cho dân số trung bình trong năm tương ứng. Khi xem xét tỷ lệ gia tăng GDP bình quân đầu người phải căn cứ trên sự phát triển kinh tế và gia tăng dân số. Một quốc gia muốn cải thiện về GDP bình quân đầu người phải thúc đẩy tăng trưởng GDP cao hơn tốc độ gia tăng dân số hoặc phải giảm tỷ suất gia tăng dân số. Thực tế hiện nay, các quốc gia có tốc độ gia tăng dân số chậm lại là các nước phát triển, có tăng trưởng kinh tế cao (tức GDP bình quân đầu người cao hơn).
- INF: tỷ lệ lạm phát của nước i trong thời gian t. Được tính bằng cơng thức: Ln(1+lạm phát nước i tại thời gian t(%)). Có hai chỉ báo kết quả kinh tế được theo dõi sát sao là lạm phát và thất nghiệp. Sự đánh đổi giữa hai thước đo thành quả kinh tế này được mô tả thông qua đường Phillips10 trong ngắn hạn. Ví dụ khi Fed thu hẹp tăng trưởng cung tiền để giảm lạm phát, tổng cầu bị thu hẹp, đã đẩy nền kinh tế di chuyển dọc theo đường Phillips ngắn hạn, với kết quả là tổng cầu bị thu hẹp làm giảm lượng hàng hóa và dịch vụ mà doanh nghiệp tạo ra, sản lượng giảm dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp cao tạm thời11
. Mối quan hệ giữa lạm phát và sản lượng nền kinh tế được nhiều nhà kinh tế quan tâm và có nhiều ý kiến trái chiều xoay quanh vấn đề này. Sự tác động qua lại giữa tăng trưởng kinh tế và lạm phát rất phức tạp và có thể khơng tuân theo các quy tắc kinh tế. Điều này phụ thuộc vào đặc điểm của từng quốc gia, từng thời điểm chúng ta nghiên cứu.
10 Đường Phillips thể hiện những kết hợp giữa lạm phát và thất nghiệp xuất hiện trong ngắn hạn khi sự chuyển dịch của đường tổng cầu đẩy nền kinh tế dọc theo đường tổng cung ngắn hạn.
- OPEN: độ mở thương mại. Đại diện tổng giá trị của hàng hóa xuất khẩu và nhập khẩu trên tổng GDP của quốc gia đó, theo giá trị đồng USD hiện tại. Mở cửa hội nhập là cơ hội lớn cho các nước để tiếp cận với khoa học công nghệ cũng như tạo thêm việc làm, thu hút nguồn vốn đầu tư vào trong nước. Tuy nhiên ở trường hợp thứ hai, mở cửa thương mại khiến nền kinh tế dễ bị tổn thương và nếu nền kinh tế trong nước không đủ mạnh sẽ làm giảm tính cạnh tranh của sản phẩm trong nước so với các nước lớn, nước đang phát triển. Đối với các nước Châu Á trong mẫu, chủ yếu là các quốc gia đang phát triển có khả năng rơi vào trường hợp hai hơn.
- GOV: tổng chi tiêu của chính phủ trên GDP. Được lấy logarit tự nhiên, LN(GOV). Có nhiều luồng quan điểm chưa thống nhất nhau về việc liệu tăng chi tiêu chính phủ sẽ thúc đẩy hay làm trì trệ tăng trưởng kinh tế. Một bên quan điểm cho rằng chi tiêu của chính phủ giúp cung cấp các hàng hố cơng cộng quan trọng như cơ sở hạ tầng và giáo dục. Họ cũng cho rằng sự gia tăng chi tiêu chính phủ có thể đẩy nhanh tăng trưởng kinh tế thông qua việc làm tăng sức mua của người dân. Quan điểm ngược lại cho rằng chi tiêu chính phủ quá lớn và sự gia tăng chi tiêu chính phủ sẽ làm giảm tăng trưởng kinh tế, bởi vì nó sẽ chuyển dịch nguồn lực từ khu vực sản xuất hiệu quả trong nền kinh tế sang khu vực chính phủ kém hiệu quả12. Kết quả này phụ thuộc vào cách vận hành và sự minh bạch trong bộ máy của chính phủ.
- INV: tổng đầu tư trên GDP. Được lấy logarit tự nhiên, LN(INV). Đầu tư là yếu tố đầu vào của tăng trưởng. Theo Harrod và Domar13, tiết kiệm là nguồn gốc của
12 Theo “Nghiên cứu của CEPR Chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế: khảo sát lý luận tổng quan” TS. Phạm Thế Anh, 2008. Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội
13 Dựa vào tư tưởng của Keynes, vào những năm 40 với sự nghiên cứu một cách độc lập, Roy Harrod ở Anh và Evsay Domar ở Mỹ đã cùng đưa ra mơ hình giải thích mối quan hệ giữa sự tăng trưởng và thất nghiệp ở các nước phát triển. Mơ hình này cũng được sử dụng rộng rãi ở các nước đang phát triển để xét mối quan hệ giữa tăng trưởng và các nhu cầu về vốn. Mơ hình này coi đầu ra của bất kỳ đơn vị kinh tế nào , dù là một công ty, một ngành cơng nghiệp hay tồn bộ nền kinh tế phụ thuộc vào tổng số vốn đầu tư cho nó. Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế: g = s/ICOR. Trong đó, s là tỷ lệ tiết kiệm/GDP; ICOR là tỷ lệ gia tăng của vốn so với sản lượng.
tăng trưởng kinh tế. Vì vậy, muốn tăng trưởng phải duy trì tỷ lệ tích lũy để đầu tư. Chúng ta kỳ vọng một mối tương quan dương có ý nghĩa giữa đầu tư và tăng trưởng của các nước.
- POP: tỷ lệ tăng trưởng dân số hằng năm (%). Tỷ lệ tăng trưởng dân số, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và tăng trưởng GDP bình qn đầu người có mỗi liên hệ chặt chẽ với nhau14.
- REER: tỷ giá thực hiệu lực - định giá trị thực của đồng nội tệ so với một loại ngoại tệ khác, nó liên quan đến tỷ trọng thương mại và chỉ số lạm phát. REER luôn là chỉ số quan trọng trong nền kinh tế mỗi quốc gia, nó gắn liền với hoạt động giao thương quốc tế. Tỷ giá thực hiệu lực được lấy logarit tự nhiên, LN(REER) để tiến hành hồi quy.
Các biến của Trung Quốc, OECD và thế giới:
- YC, YO, YW: lần lượt là tỷ lệ tăng trưởng GDP của Trung Quốc, OECD và Thế giới.
- YCHINA: là tỷ lệ tăng trưởng GDP của Trung Quốc theo quý (so với quý cùng kỳ) - EXPORTC, EXPORTO: là tỷ lệ tăng trưởng hàng năm của xuất khẩu hàng hóa
và dịch vụ của Trung Quốc và OECD, dựa trên đồng nội tệ cố định.
- IMPORTC: là tỷ lệ tăng trưởng hàng năm của nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ của Trung Quốc, dựa trên đồng nội tệ cố định.
- IMDEC: là tỷ lệ nhập khẩu hàng hóa của Trung Quốc từ các nước đang phát triển trong khu vực trên tổng giá trị nhập khẩu của Trung Quốc.
- IMDEO: là tỷ lệ nhập khẩu hàng hóa của OECD từ các nền kinh tế đang phát triển (gồm: Nam Á, Đông Á và Thái Bình Dương, Trung Á và Châu Âu) trên tổng giá trị nhập khẩu của OECD.
- CABC, CABO : là tỷ số cán cân tài khoản vãng lai của Trung Quốc và OECD trên tổng giá trị GDP của các nước Châu Á trong mẫu.
- NFAC: là tỷ số tài sản nước ngồi rịng của Trung Quốc trên tổng giá trị GDP của các nước Châu Á trong mẫu.
- TC : là lãi suất tín phiếu kho bạc ngắn hạn 3 năm của Trung Quốc. Đại diện lãi suất ngắn hạn.
- BC : là lãi suất trái phiếu dài hạn 10 năm của Trung Quốc. Đại diện lãi suất dài hạn.
- SSEC: là chỉ số giá chứng khoán Trung Quốc (Shanghai Composite Index). Chỉ số được lấy logarit, Ln(SEEC).
- OIL: là tỷ lệ tăng trưởng giá dầu.
Bảng thống kê mô tả (bảng 3.2) cho thấy tốc độ tăng trưởng trung bình của các nước Châu Á trong mẫu là 6.13%, khoảng cách giữa tốc độ tăng trưởng cao nhất và thấp nhất khá lớn (21.02% và -7.82%). Trong khi Trung Quốc vẫn giữ tỷ lệ tăng trưởng trung bình ở mức cao 9.6% và khá ổn định. Tốc độ tăng trưởng của OECD và Thế giới khá tương đồng với nhau. Ngoài ra các biến độ mở thương mại và giá dầu cũng có độ biến động khá lớn.
Bảng 3.2.: Thống kê mô tả
Variables Obs Mean Std.Dev Min Max
Y 400 6.13 3.82 -7.82 21.02 YC 400 9.60 1.85 7.35 14.19 YO 400 1.83 1.68 -3.56 3.96 YW 400 2.72 1.52 -2.07 4.26 GDPC 400 8.55 1.09 6.76 11.32 INF 400 1.94 1.07 -3.14 4.86 OPEN 400 81.14 56.06 17.70 345.42 POP 400 1.55 0.84 -1.61 5.32 GOV 400 3.13 0.39 1.40 4.02 INV 400 3.21 0.33 1.48 4.16 REER 400 4.54 0.10 3.85 4.91 OIL 400 15.89 23.39 -36.30 57.00
Bảng 3.3 biểu thị hệ số tương quan và hiệp phương sai giữa các biến với nhau. Đáng chú ý là hệ số tương quan giữa tỷ lệ tăng trưởng của OECD và tỷ lệ tăng trưởng trung bình thế giới sấp xỉ bằng 1 (0.98), tương ứng với hình dạng biểu đồ 2.1, khi hai đường tốc độ tăng tưởng của OECD và thế giới lại tương đồng với nhau. Đồng thời, hệ số tương quan giữa sự thay đổi giá dầu với tỷ lệ tăng trưởng của OECD và thế giới cũng khá cao (hơn 0.7) cho thấy mối liên hệ khá chặt chẽ giữa các giá dầu với các với yếu tố vĩ mơ của thế giới. Vì vậy, có khả năng xuất hiện hiện tượng tự tương quan giữa các biến biến này khi cùng đưa vào trong một mơ hình hồi quy.
Bảng 3.3: Hiệp phƣơng sai và hệ số tƣơng quan
Covariance Analysis: Ordinary Date: 11/09/15 Time: 23:45 Sample: 1 400
Included observations: 400
Covariance
Correlation Y YC YO YW GDPC INF OPEN POP GOV INV REER OIL
Y 14.56564 1.000000 YC 1.196166 3.421209 0.169448 1.000000 YO 1.320158 0.617202 2.806800 0.206469 0.199174 1.000000 YW 1.391579 0.990675 2.488201 2.315962 0.239595 0.351946 0.975919 1.000000 GDPC -0.677057 -0.029449 -0.189312 -0.110491 1.180256 -0.163295 -0.014655 -0.104012 -0.066830 1.000000 INF 0.601271 0.310712 0.304818 0.308292 -0.302840 1.144321 0.147276 0.157034 0.170083 0.189375 -0.260586 1.000000 OPEN 30.10668 3.134210 3.294148 3.410719 21.72658 -14.68314 3134.928 0.140891 0.030264 0.035117 0.040028 0.357182 -0.245150 1.000000 POP 0.154273 -0.004183 -0.011966 -0.007690 -0.186313 -0.131966 4.887512 0.702813 0.048218 -0.002698 -0.008519 -0.006027 -0.204566 -0.147152 0.104125 1.000000 GOV 0.071554 -0.076923 -0.034197 -0.036779 -0.065357 0.016067 0.457328 0.018260 0.148859 0.048594 -0.107791 -0.052905 -0.062640 -0.155926 0.038929 0.021170 0.056454 1.000000 INV 0.078111 0.038495 -0.035313 -0.010386 0.038881 -0.049020 0.320839 0.033151 0.014399 0.107071 0.062548 0.063603 -0.064416 -0.020857 0.109373 -0.140044 0.017512 0.120849 0.114056 1.000000 REER 0.017725 -0.016881 -0.027419 -0.014492 0.028927 -0.016588 0.742767 -0.000276 0.001148 0.003916 0.010540 0.045237 -0.088900 -0.159414 -0.092757 0.259356 -0.151047 0.129218 -0.003207 0.028981 0.116573 1.000000 OIL 15.85583 8.699382 28.52749 26.14204 -2.470408 6.316510 60.60178 0.037123 -0.501128 -0.239854 -0.405801 545.5711