CHƢƠNG 4 : PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Kiểm định nhân quả Granger
Trước hết, để chắc chắn các biến vĩ mô trong mơ hình thực sự có tương quan với các biến chính sách tài khóa, chúng ta tiến hành kiểm định nhân quả theo đề xuất của Granger với độ trễ của mô hình là 2.
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định nhân quả GrangerPairwise Granger Causality Tests Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1996Q1 2014Q4 Lags: 2
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.
Y does not Granger Cause G 74 1.60445 0.2084
G does not Granger Cause Y 0.33307 0.7179
CPI does not Granger Cause G 74 8.01946 0.0007*
G does not Granger Cause CPI 0.70289 0.4987
T does not Granger Cause G 74 3.09470 0.0516***
G does not Granger Cause T 2.19688 0.1189
R does not Granger Cause G 74 0.20730 0.8133
G does not Granger Cause R 1.27025 0.2872
CT does not Granger Cause G 74 2.24730 0.1134
G does not Granger Cause CT 1.82056 0.1696
I does not Granger Cause G 74 2.02619 0.1396
G does not Granger Cause I 0.83536 0.4381
N does not Granger Cause G 74 1.02562 0.3640
G does not Granger Cause N 4.53026 0.0142**
CPI does not Granger Cause Y 74 0.09888 0.9060
T does not Granger Cause Y 74 0.07594 0.9269
Y does not Granger Cause T 2.76333 0.0701***
R does not Granger Cause Y 74 0.65780 0.5212
Y does not Granger Cause R 0.53384 0.5887
CT does not Granger Cause Y 74 0.27027 0.7640
Y does not Granger Cause CT 2.10053 0.1302
I does not Granger Cause Y 74 0.33211 0.7185
Y does not Granger Cause I 2.13267 0.1263
N does not Granger Cause Y 74 0.15108 0.8601
Y does not Granger Cause N 7.20029 0.0014**
T does not Granger Cause CPI 74 4.75166 0.0117**
CPI does not Granger Cause T 1.16432 0.3182
R does not Granger Cause CPI 74 0.21848 0.8043
CPI does not Granger Cause R 8.83518 0.0004*
CT does not Granger Cause CPI 74 0.15508 0.8566
CPI does not Granger Cause CT 9.51153 0.0002*
I does not Granger Cause CPI 74 5.41123 0.0066*
CPI does not Granger Cause I 0.17160 0.8427
N does not Granger Cause CPI 74 3.14183 0.0494**
CPI does not Granger Cause N 5.98190 0.0040*
R does not Granger Cause T 74 0.66326 0.5184
T does not Granger Cause R 3.82609 0.0266**
CT does not Granger Cause T 74 1.91612 0.1549
T does not Granger Cause CT 3.48570 0.0361**
I does not Granger Cause T 74 1.67765 0.1943
T does not Granger Cause I 0.12745 0.8805
N does not Granger Cause T 74 0.55233 0.5781
CT does not Granger Cause R 74 2.40717 0.0976***
R does not Granger Cause CT 0.02259 0.9777
I does not Granger Cause R 74 0.25493 0.7757
R does not Granger Cause I 0.33991 0.7130
N does not Granger Cause R 74 0.53731 0.5867
R does not Granger Cause N 0.06014 0.9417
I does not Granger Cause CT 74 3.11808 0.0505***
CT does not Granger Cause I 0.64548 0.5275
N does not Granger Cause CT 74 0.73577 0.4829
CT does not Granger Cause N 6.27682 0.0031*
N does not Granger Cause I 74 0.36107 0.6982
I does not Granger Cause N 7.74349 0.0009*
Trong đó : *,**,*** là có ý nghĩa thống kê ở 1%, 5%, 10% Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview.
Kết quả phân tích tại Bảng 4.1 cho thấy, trong ngắn hạn mối quan hệ nhân quả giữa các biến như sau:
- Chi tiêu chính phủ có tác động lên tỷ lệ thất nghiệp ở mức ý nghĩa 5% và khơng có tác động lên các biến còn lại.
- Doanh thu thuế tác động lên tỷ lệ thất nghiệp ở mức 1%; tác động lên lạm phát, tiêu dùng cá nhân và lãi suất cho vay theo quý ở mức ý nghĩa 5% và cũng tác động lên tỷ lệ thất nghiệp ở mức ý nghĩa 10%.
- Lạm phát (được biểu hiện thơng qua chỉ số giá tiêu dùng) có tác động lên chi tiêu chính phủ, lãi suất cho vay theo quý, tiêu dùng cá nhân và tỷ lệ thất nghiệp ở mức ý nghĩa 1%.
- GDP thực có tác động lên lạm phát ở mức ý nghĩa 1%, tác động lên tỷ lệ thất nghiệp ở mức ý nghĩa 5% và có tác động lên doanh thu thuế ở mức ý nghĩa 10%.
10%.
- Tiêu dùng cá nhân có tác động lên lãi suất cho vay theo quý ở mức ý nghĩa
- Đầu tư tư nhân tác động lên lạm phát ở mức ý nghĩa 1% và tác động lên tiêu dùng cá nhân ở mức ý nghĩa 10%.
Việc các biến có mối quan hệ với nhau về mặt thống kê là cơ sở để đề tài thực hiện các kiểm định tiếp theo để phân tích kết quả trong mơ hình VAR.
4.2. Hồi quy mơ hình VAR đệ quy
4.2.1.Hồi quy mơ hình VAR đệ quy 5 biến (mơ hình cơ sở)
Để đánh giá tác động của cú sốc trong chi tiêu chính phủ và cú sốc trong doanh thu thuế vào các biến kinh tế vĩ mô như GDP thực, lạm phát, lãi suất cho vay trong q ta sử dụng mơ hình VAR đệ quy 5 biến.
4.2.1.1. Kiểm định tính dừng của các biến
Trước khi ước lượng mơ hình, ta tiến hành kiểm định tính dừng của các biến bằng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) thông qua tiêu chuẩn kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) theo kiểu truyền thống; bên cạnh đó, để tăng thêm tính chính xác trong việc xác định tính dừng của chuỗi dữ liệu theo thời gian cịn thực hiện kiểm định thông qua tiêu chuẩn kiểm định Philips-Perron (PP).
Giả thiết H0 trong cả hai loại kiểm định là biến khơng dừng (có nghiệm đơn
vị), mức ý nghĩa ta chọn làm cơ sở cho việc chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0 là
mức 1% và 5% và mức ý nghĩa này sẽ được sử dụng trong q trình kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình, ta được kết quả như sau:
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định tính dừng theo tiêu chuẩn ADF và PP
Biến Giá trị của thống kê kiểm định
ADF PP gt 1.213382 6.323304* yt 2.037098** 11.90974* cpit 3.469510* 5.572208* tt 0.657829 2.975740* rt -1.520984 -1.751608
Trong đó: *, ** biểu thị có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview.
Bảng 4.2 thể hiện kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu nghiên cứu (chi tiết kết quả kiểm định tính dừng của các biến được thể hiện trong phụ lục 1).
Kết quả cho thấy với các tiêu chuẩn kiểm định đã chọn thì các biến gt, yt, cpit, tt đều
có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, nghĩa là bác bỏ giả thuyết H0, điều này
khẳng định các biến trên đều có tính dừng (khơng có nghiệm đơn vị). Chỉ có biến rt là khơng có tính dừng ở chuỗi gốc.
Do vậy, đối với biến rt ta thực hiện lấy sai phân bậc 1 của biến thì đối với cả hai trường hợp kiểm định theo ADF và PP đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định tính dừng biến rt sau khi lấy sai phân bậc 1 theo ADFNull Hypothesis: D(R) has a unit root Null Hypothesis: D(R) has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=11)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.787464 0.0000
Test critical
values: 1% level -2.597025
5% level -1.945324
10% level -1.613876
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định tính dừng biến rt sau khi lấy sai phân bậc 1 theo PP Null Hypothesis: D(R) has a unit root Null Hypothesis: D(R) has a unit root
Exogenous: None
Bandwidth: 10 (Newey-West using Bartlett kernel)
Adj. t-Stat Prob.*
Phillips-Perron test statistic -5.981235 0.0000
Test critical
values: 1% level -2.596586
5% level -1.945260
10% level -1.613912
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview.
Sau khi tiến hành kiểm định tính dừng của các biến ta lựa chọn đưa vào mơ hình các biến chi tiêu chính phủ, GDP thực, lạm phát, doanh thu thuế và sai phân bậc 1 của lãi suất cho vay theo quý.
4.2.1.2. Xác định độ trễ tối ưu của mơ hình
Tiếp theo, sau khi xác định được các biến đưa vào mơ hình, ta thực hiện xác định độ trễ tối ưu của mơ hình, độ trễ của mơ hình được xác định dựa trên 5 tiêu chuần kiểm định bao gồm LR, FPE, AIC, SC, HQ. Kết quả kiểm định như sau:
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định độ trễ tối ưu của mơ hình
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -2752.961 NA 4.50e+26 75.56057 75.71745 75.62309
1 -2279.398 869.2796 2.07e+21 63.27118 64.21246* 63.64630*
2 -2253.781 43.51402* 2.06e+21* 63.25427* 64.97996 63.94199
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview.
Bảng 4.5 cho thấy theo tiêu chuẩn LR, FPE, AIC chỉ ra độ trễ tối ưu là 2, trong khi tiêu chuẩn SC và HQ chỉ ra độ trễ tối ưu là 1. Căn cứ kết quả kiểm định, đề tài chọn độ trễ tối ưu là 2 theo tiêu chuẩn LR, FPE, AIC để đảm bảo cho việc lượng hóa các cú sốc trong mơ hình bằng hàm phản ứng thúc đẩy IRF.
4.2.1.3. Kiểm định sự ổn định của mơ hình
Tiếp theo ta cần thực hiện kiểm định tính ổn định của mơ hình với độ trễ tối ưu được chọn là 2, việc kiểm định này được thực hiện thông qua việc xem xét các nghiệm của đa thức đặc trưng có nằm trong vịng trịn nghiệm đơn vị hay khơng.
Hình 4.1: Kết quả kiểm định tính ổn định của mơ hình theo dạng biểuđồ đồ
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định tính ổn định của mơ hình theo dạng bảngRoot Modulus Root Modulus 0.992737 0.992737 0.953625 - 0.066268i 0.955924 0.953625 + 0.066268i 0.955924 0.115626 - 0.585775i 0.597078 0.115626 + 0.585775i 0.597078 0.405702 - 0.087850i 0.415105 0.405702 + 0.087850i 0.415105 -0.240287 - 0.026576i 0.241752 -0.240287 + 0.026576i 0.241752 -0.081367 0.081367
No root lies outside the unit circle. VAR satisfies the stability condition.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview.
Qua kết quả tại Bảng 4.6 và Hình 4.1 cho thấy các nghiệm đơn vị đều có modulus nhỏ hơn 1 và nằm trong vòng tròn nghiệm đơn vị, như vậy, mơ hình có tính ổn định và thỏa mãn. Điều này cho phép ta thực hiện tiếp các phân tích của hàm phản ứng thúc đẩy IRF và phân rã phương sai dựa trên mơ hình này.
4.2.1.4. Phân tích hàm phản ứng thúc đẩy (IRF)
Trong phần này, đề tài sẽ sử dụng hàm phản ứng thúc đẩy IRF với thứ tự các biến lần lượt là gt, yt, cpit, tt và rt, nhằm xem xét sự biến động của các biến kinh tế vĩ mơ khi có các cú sốc trong chi tiêu chính phủ và doanh thu thuế xảy ra.
Đầu tiên, ta thực hiện đánh giá tác động của một cú sốc chi tiêu chính phủ đến các biến trong mơ hình như sau:
Hình 4.2: Tác động của cú sốc chi tiêu chính phủ
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview.
Kết quả Hình 4.2 cho thấy khi có 1 cú sốc tăng 1 độ lệch chuẩn trong chi tiêu chính phủ thì GDP thực giảm mạnh trong 2 quý đầu tiên, sau đó giảm chậm dần đến cuối quý thứ 4 và đạt trạng thái cân bằng mới sau quý thứ 4.
Chi tiêu chính phủ tăng làm lạm phát tăng và đạt đỉnh vào cuối quý 3, sau đó đạt mức cân bằng mới trong dài hạn.
Chi tiêu chính phủ tăng làm doanh thu thuế giảm mạnh trong 2 quý đầu tiên, sau đó giảm dần sau quý thứ 2 và dường như đi vào xu thế ổn định trong dài hạn.
Chi tiêu chính phủ tăng làm lãi suất cho vay theo quý tăng ngay khi cú sốc xảy ra và lập đỉnh ở quý thứ 2 sau đó giảm dần bằng 0 ở gần cuối quý 4 và sau quý thứ 4 thì các tác động gần như kết thúc. Tuy nhiên sau q 2, kết quả là khơng có ý nghĩa thống kê.
Ngồi ra, cú sốc chi tiêu chính phủ cịn ảnh hưởng đến chính nó và ảnh hưởng đến doanh thu thuế, các chỉ tiêu giảm mạnh trong 2 quý đầu tiên sau cú sốc, sau đó giảm chậm hơn đến cuối quý 4, sau quý 4 các ảnh hưởng dường như suy yếu đi và các chỉ tiêu đều trở về trạng thái cân bằng.
Qua kết quả trên ta có thể thấy được tác động của chi tiêu chính phủ đến GDP thực, lạm phát và lãi suất là trái ngược với học thuyết của Keynes và phù hợp với lý thuyết của trường phái Tân cổ điển khi cho rằng việc tăng chi tiêu chính phủ sẽ làm dẫn đến tăng lãi suất, tăng lạm phát và giảm sản lượng đầu ra của nền kinh tế. Kết quả phân tích này phù hợp với kết quả phân tích của António Afonso và Ricardo M. Sousa (2010) khi áp dụng phân tích đối với Bồ Đào Nha nhưng lại khác so với kết quả của Ignacio Lozano và Karen Rodríguez (2011) về đánh giá tác động của cú sốc chi tiêu chính phủ đến GDP thực.
Kết quả của còn cho thấy tác động của cú sốc chi tiêu chính phủ lên các biến vĩ mơ trên là gần như ngay tức thì và tác động đối với các biến GDP thực và lạm phát là kéo dài. Tuy nhiên các tác động đối với lãi suất chỉ có ý nghĩa thống kê trong ngắn hạn.
Tiếp theo, ta đánh giá tác động của một cú sốc doanh thu thuế lên các biến vĩ mô như sau:
Hình 4.3: Tác động của cú sốc doanh thu thuế
Kết quả Hình 4.3 cho thấy khi doanh thu thuế tăng 1 độ lệch chuẩn thì GDP thực giảm ngay trong quý đầu tiên kéo dài đến quý thứ 3, sau đó xu hướng giảm ít đi và gần như chấm dứt tác động sau quý thứ 8. Tuy nhiên tác động này là khơng có ý nghĩa thống kê (mức ý nghĩa 5%).
Doanh thu thuế tăng làm lạm phát tăng nhanh trong 4 quý đầu tiên sau đó tăng ổn định dần và kéo dài sau cuối quý 4.
Cú sốc doanh thu thuế tăng làm cho lãi suất cho vay theo quý tăng nhanh trong quý đầu tiên và đạt đỉnh ở tại quý thứ 2 sau đó giảm để đạt mức thấp nhất ở q 4, sau đó xu hướng giảm ít đi và ổn định dần trong dài hạn. Tuy nhiên tác động này là khơng có ý nghĩa thống kê (mức ý nghĩa 5%).
Ngồi ta, khi doanh thu thuế tăng 1 độ lệch chuẩn thì cũng ảnh hưởng đến chính nó và chi tiêu chính phủ, cụ thể là doanh thu thuế có phản ứng giảm với cú sốc của chính nó; bên cạnh đó, chi tiêu chính phủ tuy 4 q đầu tiên khơng có phản ứng với cú sốc doanh thu thuế nhưng sau đó lại có phản ứng tăng trong dài hạn, tuy nhiên tác động này là khơng có ý nghĩa thống kê.
Qua kết quả trên ta có thể thấy được tác động của cú sốc trong doanh thu thuế đối với GDP thực là tương tự với kết quả của Ignacio Lozano và Karen Rodríguez (2011) khi cho thấy tăng thuế cũng làm tăng GDP thực, điều này trái ngược với học thuyết Keynes khi cho rằng giảm thuế sẽ tác động làm tăng sản lượng đầu ra, tuy nhiên kết quả này là khơng có ý nghĩa thống kê. Ngồi ra, xu hướng biến động của lãi suất và lạm phát ngược lại so với kết quả nghiên cứu của Ignacio Lozano và Karen Rodríguez (2011) khi chỉ ra rằng cú sốc tăng doanh thu thuế lại làm tăng lạm phát và lãi suất, tuy nhiên chỉ có kết quả của lạm phát là có ý nghĩa thống kê.
4.2.1.5. Phân tích phân rã phương sai
Ta thực hiện kỹ thuật phân rã phương sai nhằm đánh giá xem mức độ biến động của các biến kinh tế vĩ mơ thì cú sốc (nhân tố) nào sẽ giải thích nhiều hơn cho sự biến động đó. Kết quả phân rã phương sai được thể hiện như sau:
Bảng 4.7: Phân rã phương sai GDP thực Variance Decomposition of Y: Decomposition of Y:
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm Eview
Kết quả phân rã phương sai GDP thực cho thấy biến động của GDP được giải thích chủ yếu là do tác động của chi tiêu chính phủ, chiếm 40,9% sau thời gian 10 quý ảnh hưởng của cú sốc. Cú sốc của doanh thu thuế giải thích khơng đáng kể cho sự thay đổi của GDP thực và chỉ chiếm 0.95% sau thời gian 10 quý. Điều này cho thấy, trong kỳ nghiên cứu cú sốc chi tiêu chính phủ có đóng góp lớn cho sự biến động của GDP, trong khi cú sốc thuế lại không thật sự tác động nhiều đến GDP.