6. Kết cấu của đề tài
4.3 Kiểm định tính đồng liên kết bảng Westerlund
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định tính đồng liên kết bảng Westerlund với biến phụ thuộc INF
Biến độc lập Statistic Value z-value p-value
BUD Gt -3.998 -5.782 0.000*** Gα -19.033 -3.034 0.001*** Pt -9.277 -3.845 0.000*** Pα -15.765 -3.225 0.001*** INTE Gt -3.219 -3.038 0.001*** Gα -16.350 -1.893 0.029** Pt -9.053 -3.584 0.000*** Pα -16.993 -3.807 0.000*** LnEXC Gt -4.179 -6.421 0.000*** Gα -15.910 -1.706 0.044** Pt -12.421 -7.507 0.000*** Pα -15.809 -3.246 0.001*** OPEN Gt -3.202 -2.978 0.002*** Gα -13.738 -0.782 0.217 Pt -10.378 -5.127 0.000*** Pα -15.725 -3.207 0.001*** ***, **: có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%.
Nhìn vào bảng 4.6 ta thấy, BUD, INTE và LnEXC đều đạt ý nghĩa thống kê ở cả 4 giá trị kiểm định. Do đó theo Westerlund (2007), 3 cặp sau có tính đồng liên kết: INF – BUD; INF – INTE và INF – LnEX, và mơ hình thích hợp nhất cho việc hồi quy các biến là mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM.
4.4 Mơ hình hiệu chỉnh sai số (Error Correction Mechanism - ECM)
Đặc tính tích hợp bậc I(0) của một số biến này và tích hợp bậc I(1) của một số biến khác trong mơ hìnhcho ta biết rằng các biến có tính đồng liên kết (co- integration), tuy nhiên để khẳng định chắc chắn thì chúng ta phải xem xét phần dư (sự kết hợp tuyến tính của tất cả các biến trong mơ hình) trong phương trình hồi qui giữa các biến trong dài hạn có dừng ở bậc tích hợp bậc khơng I(0) hay khơng.
4.4.1 Phương trình hồi qui giữa các biến trong dài hạn
Bảng 4.7 Kết quả hồi qui mơ hình cân bằng trong dài hạn (Panel EC model) với biến phụ thuộc là INF.
M Biến độc lập Hệ số ước lượng P > |t| F-test R2 BUD .4200391* 0.060 F(4,140) = within = 34.67 0.4977 INTE 1.277982*** 0.000 Prob > F = between = LnEXC .0626898*** 0.000 0.0000 0.4974 OPEN .0108015 0.644 overall = 0.1741 _cons -34.38186*** 0.000 ***, **, *: Ý nghĩa lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Kết quả hồi qui mơ hình cân bằng của các biến trong dài hạn trong Bảng 4.7 cho ta những nhận định sau:
- Tác động đồng thời của 4 biến BUD, INTE, LnEXC và OPEN lên biến INF là có ý nghĩa về mặt thống kê thông qua kiểm định F (kiểm định Wald) ở mức ý nghĩa 1%.
- Xét ở gốc độ riêng phần thì tác động của BUD, INTE và LnEXC lên INF là có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 10%, 1% và 1%. Cụ thể:
Hệ số ước lượng của BUD bằng 0.4200391 có ý nghĩa: thâm hụt ngân sách có tác động dương với lạm phát, nghĩa là 1% thay đổi trong thâm hụt ngân sách sẽ kéo theo 0.42% thay đổi trong lạm phát. Điều này là phù hợp với quan điểm về mặt lý thuyết của các nhà kinh tế học về mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát. Tuy nhiên, với mức ý nghĩa là 10% thì mối quan hệ này ở các nước được khảo sát, trong thực tế là khơng mạnh mẽ và chưa có ý nghĩa về mặt thống kê cao.
Hệ số ước lượng của INTE bằng 1.277982, điều này cho thấy lãi suất có mối quan hệ cùng chiều với lạm phát, tức 1% thay đổi trong lãi suất sẽ dẫn đến 1.27% thay đổi của lạm phát. Kết quả này hơi khác biệt so với những lập luận về mặt lý thuyết: Khi lãi suất tăng sẽ dẫn đến kích thích người dân tiết kiệm, gửi tiền vào ngân hàng, dẫn đến cầu tiền giảm, lạm phát giảm. Tuy nhiên, lập luận trên chỉ đúng trong trường hợp nền kinh tế đã có lạm phát cao, lúc này việc gia tăng lãi suất của NHTW sẽ giúp kiềm chế lạm phát. Còn nếu xét trong trường hợp nền kinh tế chưa toàn dụng và lạm phát ở mức vừa phải, thì việc lãi suất thay đổi; ví dụ là lãi suất tăng, kéo theo đó các nhà đầu tư, doanh nghiệp sẽ khó tiếp cận nguồn vốn vay và phải thu hẹp sản xuất, dẫn đến cung giảm, hàng hóa trở nên khan hiếm trên thị trường, từ đó đẩy giá cả lên cao, hệ quả sau đó là lạm phát cũng tăng cao. Ngược lại, nếu lãi suất giảm, các nhà đầu tư, các doanh nghiệp tiếp cận vốn vay dễ, đẩy mạnh sản xuất, mở rộng đầu tư, dẫn đến cung tăng, sản lượng hàng hóa cao hơn so với nhu cầu thị trường, dẫn đến giá cả sụt giảm, gây nên hiện tượng giảm phát.
Hệ số ước lượng của LnEXC bằng 0.0626898 với mức ý nghĩa 1% thể hiện một mối tương quan dương mạnh mẽ giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát ở các nước được nghiên cứu trong khu vực Châu Á. Cụ thể: khi tỷ giá hối đoái tăng (tức đồng nội tệ
mất giá so với USD) 1% thì theo đó lạm phát cũng tăng 0.062%. Mặc dù sự thay đổi của tỷ giá hối đoái khi lạm phát thay đổi là rất nhỏ, nhưng kết quả này là tương đồng về mặt lý thuyết, giống như lập luận của lý thuyết ngang giá sức mua (Purchasing Power Parity).
- Hệ số cắt (đại lượng khởi đầu của mỗi quốc gia trong bảng dữ liệu) cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
- Mức độ giải thích cho sự thay đổi của biến lạm phát thông qua các biến giải thích thâm hụt ngân sách, lãi suất và tỷ giá hối đoái là tương đối phù hợp thể hiện qua các giá trị R2 ở từng quốc gia (R2 within = 0.4977).
Từ phương trình hồi qui cân bằng của các biến trong dài hạn, ta tính được phần dư Resid, phần kết hợp tuyến tính của tất cả các biến. Giá trị thống kê mô tả của biến phần dư Resid như sau:
Bảng 4.8 Thống kê mơ tả phần dư Resid
Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Số quan sát
Resid overall -5.84e- 17.93117 - 27.78897
N = 08 34.70817 152 between 18.64885 - 30.72167 22.94112 n = 8 T = within 3.899292 - 7.259443 25.16445 19
Từ Bảng 4.8, ta nhận thấy phần dư có giá trị trung bình gần bằng zero, điều này cho thấy các giá trị của phần dư xoay quanh một giá trị cố định bằng zero. Áp dụng
kiểm định fisher thuộc tính Phillip-Perron, độ trễ bằng 2 có xu thế lẫn không xu thế cho biến phần dư, ta nhận được kết quả lần lượt trong Bảng 4.9 và Bảng 4.10.
Bảng 4.9 Kiểm định fisher thuộc tính Phillips-Perron khơng xu thế, độ trễ 2 cho biến phần dư
Biến Tiêu chuẩn Value p-
value N T
Resid Inverse chi-squared(16) p 63.6740*** 0.0000 8 19 Inverse normal z -4.6282*** 0.0000 Inverse logit t(44) L* -5.7512*** 0.0000
Modified inv. chi-squared Pm
8.4276*** 0.0000
***
: Mức ý nghĩa 1%
Bảng 4.10 Kiểm định fisher thuộc tính Phillips-Perron có xu thế, độ trễ 2 cho biến phần dư
Biến Tiêu chuẩn Value p-
value N T
Resid Inverse chi-squared(16) p
65.6574*** 0.0000
8 19
z
Inverse logit t(44) L*
-6.1065*** 0.0000
Modified inv. chi-squared Pm
8.7783*** 0.0000
***
: Mức ý nghĩa 1%
Từ Bảng 4.9 và 4.10 cho việc kiểm định tính dừng của biến phần dư trong hai trường hợp khơng xu thế và có xu thế, ta thấy được là ở cả 4 tiêu chuẩn khảo sát, phần dư Resid đều dừng ở mức ý nghĩa là 1%. Điều này có nghĩa là Resid có bậc tích hợp là I(0). Ta có thể kết luận rằng mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM được áp dụng cho phân tích dữ liệu bảng khơng cân bằng đang khảo sát là thích hợp.
Bước tiếp theo trong mơ hình phân tích ECM là xem xét phương trình hồi qui của các biến trong ngắn hạn như thế nào và tính tốn tốc độ hiệu chỉnh.
4.4.2 Phương trình hồi qui của các biến trong ngắn hạn
Bước cuối cùng trong mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM là việc xác định hệ số điều chỉnh của mơ hình. Hệ số điều chỉnh là tốc độ hiệu chỉnh kết hợp của các biến trong ngắn hạn sao cho tác động của các biến trong dài hạn cân bằng. Do đó, đề tài thực hiện hồi qui dữ liệu bảng không cân bằng với tác động cố định cho tất cả các biến sai phân và độ trễ bậc 0 của biến phần dư, ta có phương trình tác động của các biến trong ngắn hạn. Kết quả hồi qui được trình bày trong Bảng 4.11.
Bảng 4.11: Kết quả hồi qui mơ hình tác động trong ngắn hạn (Panel ECM model) với biến phụ thuộc là DINF
Biến độc lập
Hệ số ước
DBUD .7550733*** 0.002 F (5, 131) = within = 81.83 0.7575 DINTE 1.462425*** 0.000 Prob > F = between = DLnEXC .1767079*** 0.000 0.0000 0.0128 DOPEN .0592508 0.186 overall = Lresid -.675236*** 0.000 0.1565 Hệ số cắt -.5122722 0.129 Tốc độ hiệu chỉnh β = 0.675 = 67.5% /năm ***: Mức ý nghĩa 1%
Bảng 4.11 cho ta các kết quả như sau:
- Tác động đồng thời của 4 biến giải thích DBUD, DINTE, DLnEXC, LResid lên biến phụ thuộc DINF là có ý nghĩa ở mức 1% thể hiện qua giá trị thống kê F (kiểm định Wald) và p-value = 0.000 của nó.
- Tác động riêng phần của ba biến DBUD, DINTE và DLnEXC lên biến DINF là mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê đều ở mức 1%.
- Hệ số điều chỉnh (hệ số hồi qui của biến LResid) cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Theo đó, tốc độ hiệu chỉnh của mơ hình là β = 0.675 = 67.5%/ năm. Với giá trị này, thời gian cần thiết để mơ hình đạt cân bằng trong dài hạn là η = 100/67.5
= 1.48 năm ̴ 1.5 năm.
Tóm lại, mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM được áp dụng cho mơ hình của đề tài cho các kết quả như sau:
- Tất cả các biến giải thích trong mơ hình BUD, INTE và LnEXC đều có tác động dương lên lạm phát INF, trong đó các hệ số hồi qui của cả ba biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
- Mức độ giải thích của các biến thâm hụt ngân sách, lãi suất, tỷ giá hối đoái cho lạm phát là tương đối phù hợp (R2 within = 0.4977).
- Tốc độ và thời gian hiệu chỉnh của mơ hình lần lượt là β = 0.675 = 67.5%/ năm và η
= 100/67.5 = 1.48 năm ̴ 1.5 năm.
4.5 Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger giữa lạm phát và thâm hụt ngân sách
Để xem xét tác động qua lại giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát, đề tài thực hiện kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger hai chiều giữa hai biến BUD và INF bằng mơ hình ít ràng buộc có phân tích độ mạnh. Mơ hình ít ràng buộc là mơ hình sử dụng độ trễ của biến phụ thuộc làm biến độc lập. Vì mơ hình đi kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger hai chiều giữa BUD và INF nên ban đầu biến phụ thuộc sẽ là BUD, biến giải thích là INF, và sau đó là ngược lại.
Bảng 4.12 Kết quả hồi qui cho kiểm định nhân quả Granger giữa BUD và INF Biến phụ thuộc Biến giải thích F-tests R2 BUD INF F(5, 7) = within = 0.3699 16.29 between = 0.9762 Prob > F = 0.0010 overall = 0.7370
INF BUD F(5, 7) = within =
30.02 0.0698
Prob > F = between =
overall = 0.0449
Kết quả hồi qui cho mơ hình ít ràng buộc có phân tích độ mạnh vce(robust) bằng sự hiệu chỉnh ở phương sai sai số đồng nhất cho thấy các giá trị của kiểm định F (kiểm định Wald) là khá lớn và mơ hình có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Theo đó, lạm phát có tác động lên thâm hụt ngân sách và theo chiều ngược lại thâm hụt ngân sách cũng có tác động lên lạm phát. Điều này khẳng định rằng giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát ở các quốc gia Châu Á được chọn khảo sát có mối quan hệ dương, hai chiều.
Kết quả này tương đồng với một số nghiên cứu của các nhà kinh tế đã đề cập đến trong chương 2. Và điều này có thể được giải thích cụ thể như sau:
Ở chiều đầu tiên: Thâm hụt ngân sách là có gây ra lạm phát. Khi thâm hụt ngân sách tăng cao (do chi tiêu của chính phủ nhiều hơn so với thu ngân sách), điều này có nghĩa là mức cầu gia tăng trong nền kinh tế đến từ nhân tố chính phủ. Khi lượng cầu gia tăng sẽ dẫn kéo theo lạm phát tăng (lạm phát do cầu kéo). Ở chiều ngược lại, khi có lạm phát cao, chính phủ phải chi tiêu nhiều hơn để thực hiện các mục tiêu kinh tế so với khi chưa có lạm phát trong khi nguồn thu chưa gia tăng tương ứng. Ngồi ra khi có lạm phát, lãi suất gia tăng theo khiến chi phí vay nợ của chính phủ tăng theo. Chính những yếu tố này khiến cho thâm hụt ngân sách của chính phủ càng gia tăng khi nền kinh tế có lạm phát cao.
4.6 Tổng hợp kết quả và hàm ý về mặt chính sách cơng
Như vậy, thơng qua kết quả phân tích mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM và mơ hình kiểm định tính nhân quả Granger, đề tài rút ra được những điểm chính như sau:
Ở các nước châu Á, mức độ lạm phát là khá cao so với ở các nước phát triển. Các nghiên cứu thực nghiệm đã trình bày trong chương 2 cho thấy tỷ lệ lạm phát cao đã
gây ảnh hưởng xấu lên nền kinh tế. Kết quả thực nghiệm của đề tài cho thấy trong dài hạn thâm hụt ngân sách, lãi suất, tỷ giá hối đối đều có tác động dương với mức ý nghĩa cao lên lạm phát.
- Tuy nhiên, 1% thay đổi của tỷ giá hối đối chỉ đóng góp 0.062% thay đổi của lạm phát. Kết quả này cho thấy, với mục tiêu khuyến khích xuất khẩu của chính phủ thì việc hạ giá đồng nội tệ sẽ không tác động nhiều đến lạm phát, không gây ảnh hưởng nặng nề cho nền kinh tế.
- Trong khi đó, sự gia tăng trong thâm hụt ngân sách và lãi suất là hai yếu tố đóng góp khá lớn vào sự gia tăng của lạm phát (lần lượt ở mức 0.42% và 1.27%). Như vậy rõ ràng việc gia tăng chi tiêu của chính phủ đưa đến mức thâm hụt ngân sách cao có tác động xấu lên lạm phát. Ngoài ra, việc gia tăng chi tiêu của chính phủ cịn gây ra hiệu ứng chèn lấn đẩy lãi suất lên cao, và kết quả là càng khiến lạm phát càng tăng cao.
Trong mơ hình kiểm định tính nhân quả Granger giữa hai biến thâm hụt ngân sách và lạm phát, kết quả cho thấy mối quan hệ giữa THNS và lạm phát là quan hệ 2 chiều và có tác động dương ở mức ý nghĩa 1%. Như vậy, thâm hụt ngân sách ở các quốc gia này là có gây ra lạm phát, và ngược lại lạm phát cũng gây ra thâm hụt ngân sách. Việc hạn chế sự gia tăng của thâm hụt ngân sách ngồi mục đích đảm bảo sự bền vững của nợ cơng cịn để kiềm chế được sự gia tăng không tốt của lạm phát.
Ý nghĩa về mặt chính sách cơng liên quan đến thâm hụt ngân sách và lạm phát ở các nước trong khu vực Châu Á
Kết quả phân tích và xử lý số liệu cho thấy ý nghĩa về mặt chính sách cơng cho 8 nước ở Châu Á, đặc biệt là Việt Nam là rất rõ ràng thơng qua mơ hình hiệu chỉnh sai số ECM và kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger. Sự gia tăng thâm hụt ngân sách sẽ gây ra lạm phát và ngược lại lạm phát gia tăng cũng kéo theo ngân sách chính phủ ngày càng thâm hụt. Bên cạnh đó, lãi suất và tỷ giá hối đoái tăng cũng
khiến cho lạm phát ở các quốc gia này tăng cao. Tuy nhiên, trong tất cả các chỉ tiêu kinh tế nói trên, thì thâm hụt ngân sách và lãi suất là hai nhân tố tác động mạnh nhất lên sự thay đổi của lạm phát.
Như vậy, để hạn chế sự gia tăng của lạm phát thì chính phủ trong quyền hạn của mình trước mắt cần giảm bớt mức thâm hụt trong ngân sách. Điều này có nghĩa là phải tăng cường kiểm soát bội chi ngân sách. Liên quan đến vấn đề bội chi, một số giải pháp về mặt chính sách quản lý của Nhà nước được đề nghị như sau:
Thứ nhất, phương pháp tính, hạch tốn ngân sách phải được thực hiện cơng khai,