GDP một số đối tác xuất khẩu của Việt Nam giai đoạn 2018 – 2021

Một phần của tài liệu Lưu Quý Nhân - 820131 - QLKT2A (Trang 57 - 135)

Đơn vị tính: Tỷ USD Nguồn: World Bank

Thị trường ASEAN và EU cũng đã có những dấu hiệu tích cực khi tổng GDP của khu vực này đã tăng so với năm 2020, trong đó, thị trường ASEAN tăng 4,8%, thị trường EU tăng 8,2% so với năm 2020. Mặc dù mức tăng trên vẫn chưa đạt được mức như năm 2019, thời điểm trước khi xảy ra Covid – 19, nhưng đây cũng là dấu hiệu tích cực đối với các doanh nghiệp xuất khẩu của Việt Nam sang các khu vực thị trường trọng điểm trên.

2.2.3. Lạm phát

Năm 2020, hầu hết do vấn đề về Covid, năm 2020, nhiều quốc gia đã đình trệ sản xuất, nên chỉ số lạm phát giảm so với năm 2019. Tuy nhiên, năm 2021, các hoạt động sản xuất đã được dần khôi phục, bên cạnh các vấn đề về gia tăng giá năng lượng, dịch vụ, thực phẩm và các hàng hóa phi năng lượng khác. Chi phí vận tải tăng, chủ yếu là do khủng hoảng năng lượng và tình trạng thiếu hụt tàu và container tại nhiều cảng trên thế giới. Tình hình càng làm gia tăng trầm trọng hơn tỷ lệ lạm phát bình quân tại các thị trường xuất khẩu trọng điểm.

Bảng 2.6: Mức lạm phát bình quân tại các khu vực thị trường xuất khẩu trọng điểm của Việt Nam

Đơn vị tính: %

Nước Năm 2018 Năm 2019 Năm 2020 Năm 2021

EU 1.90 1.71 0.80 2.41

ASEAN 2.58 2.35 2.01 2.75

Mỹ 2.44 1.81 1.23 7.12

Trung Quốc 2.24 2.89 1.34 2.97

Khác 4.41 4.74 8.72 4.67

Nguồn: Tác giả tính tốn từ chỉ số của statista.com

Trên thị trường Mỹ, mức lạm phát tăng đột biến trong năm 2021 so với thời kỳ trước Covid – 19 phần lớn là do khủng hoảng về năng lượng, làm đẩy giá nhiên liệu thế giới tăng cao, dẫn tới tăng giá của hầu hết các loại hàng hóa, chủ yếu là các hàng

hóa nhu yếu phẩm và dịch vụ vận tải, chăm sóc y tế. Nhu cầu tăng cao dẫn tới tăng lạm phát.

Thị trường Trung Quốc năm 2020, chỉ số lạm phát giảm mạnh, do việc kết hợp nhiều chính sách của Chính phủ Trung Quốc, như “zero-Covid”, các chính sách tác động và kiểm sốt giá cả trên thị trường thơng qua các cơng cụ trợ giá và bình ổn thị trường (Hoàng Nữ Ngọc Thủy, Lương Minh Hiển, 2022)

2.2.4. Dân số

Mặc dù bị ảnh hưởng bởi đại dịch Covid – 19, song dân số tại nhiều nước và khu vực trên thế giới vẫn tăng nhẹ trong giai đoạn Covid, trừ khu vực EU.

Hầu hết dân số trong khu vực EU đều là dân số già. Bên cạnh đó, trong hai năm 2020, 2021, tỷ lệ người tử vong do Đại dịch Covid tăng cao, làm giảm dân số, chưa kể vấn đề cố hữu của lục địa già này là tỷ lệ sinh thấp, khơng bù đắp được tốc độ già hóa dân số và tỷ lệ tử vong, làm ảnh hưởng đến tổng quy mô dân số của khu vực này.

Bảng 2.7: Tổng dân số tại các khu vực thị trường xuất khẩu trọng điểm của Việt Nam trong giai đoạn 2018 – 2021

Đơn vị tính: Triệu người

Nước Năm 2018 Năm 2019 Năm 2020 Năm 2021

EU 513.4 514.0 447.8 445.3

ASEAN 558.4 564.2 569.8 575.6

Mỹ 326.8 328.3 329.5 332.9

Trung Quốc 1410.2 1415.3 1418.4 1451.8

Khác 2757.8 2785.5 2862.4 2919.4

Nguồn: Tác giả tính tốn từ số liệu thống kê trong trang worldpopulationreview.com

Ngoài khu vực châu Âu, các khu vực khác đều có tỷ lệ gia tăng dân số nhanh, kể cả trong giai đoạn Covid – 19. Xét theo khía cạnh từ phía các nhà xuất khẩu, dân số tăng cũng mở ra một thị trường rộng lớn hơn, kích thích sản xuất để đáp ứng nhu cầu tăng trên thị trường.

2.2.5. Khoảng cách giữa các nước

Khoảng cách từ Việt Nam đến với các thị trường ở khu vực châu Mỹ, nhất là Nam Mỹ khá xa, do vậy có thể ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận thị trường của các doanh nghiệp Việt Nam. Sự xa cách về mặt địa lý cũng cho thấy, để tiếp cận thị trường, các doanh nghiệp cần phải tốn kém hơn các chi phí về nghiên cứu thị trường, chi phí vận tải, bảo hiểm, chi phí phân phối, marketing. Trong bối cảnh Covid – 19, việc đứt gãy chuỗi cung ứng, sự gia tăng từ giá nhiên liệu, sự khan hiếm về phương tiện vận chuyển, cũng như chính sách phong tỏa để phịng tránh Đại dịch Covid – 19 lại càng khiến cho việc tiếp cận thị trường ở các khu vực này trở nên khó khăn hơn.

2.3. Ảnh hưởng của Covid-19 đến thương mại quốc tế của Việt Nam

2.3.1. Mơ hình nghiên cứu

Để nghiên cứu tác động của Covid – 19 đến thương mại quốc tế của Việt Nam, tác giả lựa chọn mơ hình trọng lực để nghiên cứu, theo đó, 4 mơ hình nghiên cứu tác động của Covid – 19 và các yếu tố khác đến thương mại quốc tế của Việt Nam được thể hiện như sau:

Mơ hình (1): XK = C(1)*DCOV + C(2)*DCOV*DDIS + C(3)*DCOV*INF +

C(4)*DCOV*GDP + C(5)*DCOV*POPULATION + C(6)*DDIS + C(7)*INF + C(8)*GDP + C(9)*POPULATION + C(10)

Mơ hình này đo lường tác động của Covid và các yếu tố khác đến xuất khẩu của Việt Nam sang các thị trường trọng điểm

Mơ hình (2): NK = C(1)*DCOV + C(2)*DCOV*DDIS + C(3)*DCOV*INF +

C(4)*DCOV*GDP + C(5)*DCOV*POPULATION + C(6)*DDIS + C(7)*INF + C(8)*GDP + C(9)*POPULATION + C(10)

Mơ hình này đo lường tác động của Covid và các yếu tố khác đến nhập khẩu của Việt Nam từ các thị trường trọng điểm

Mơ hình (3): XNK = C(1)*DCOV + C(2)*DCOV*DDIS + C(3)*DCOV*INF

+ C(4)*DCOV*GDP + C(5)*DCOV*POPULATION + C(6)*DDIS + C(7)*INF + C(8)*GDP + C(9)*POPULATION + C(10)

Mơ hình này đo lường tác động của Covid và các yếu tố khác đến tổng giá trị xuất nhập khẩu (thương mại quốc tế) của Việt Nam với các thị trường trọng điểm

Mơ hình (4) Netxp = C(1)*DCOV + C(2)*DCOV*DDIS + C(3)*DCOV*INF

+ C(4)*DCOV*GDP + C(5)*DCOV*POPULATION + C(6)*DDIS + C(7)*INF + C(8)*GDP + C(9)*POPULATION + C(10)

Mơ hình này đo lường tác động của Covid và các yếu tố khác đến cán cân thương mại quốc tế của Việt Nam với các thị trường trọng điểm.

Để đánh giá tác động của Covid đến thương mại quốc tế của Việt Nam với các đối tác trên thế giới, tác giả Luận văn tiến hành thu thập dữ liệu từ 68 thị trường trong thời gian 4 năm (từ 2018 đến 2021), với các dữ liệu về kim ngạch xuất khẩu, kim ngạch nhập khẩu, tổng giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam và qua đó tính tốn cán cân thương mại của Việt Nam với 68 thị trường kể trên. Các dữ liệu này được lấy từ nguồn của Tổng cục Thống kê Việt Nam trong khoảng thời gian nghiên cứu. Các dữ liệu về GDP, lạm phát của các quốc gia, khoảng cách từ Việt nam đến các nước đối tác, dân số và số ca nhiễm Covid – 19 được lấy từ các nguồn số liệu thống kê đáng tin cậy của WB, các trang statista.com, worldpopulationreview.com..

Dữ liệu được xử lý trên phần mềm Eviews 10. Các kết quả nghiên cứu sẽ được sử dụng để phân tích, đánh giá tác động của Covid – 19 và các yếu tố đến thương mại của Việt Nam với các nước đối tác.

2.3.2. Kết quả nghiên cứu

2.3.2.1. Kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình

Tiến hành kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình để đảm bảo sự phù hợp của mơ hình.

Bảng 2.8: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mơ hình

STT Tên biến t-Statistic P-value Kết luận

1 Covid - 19 -1.694843 0.0914

Có tính dừng ở mức ý nghĩa 10%, cần tiến hành sai phân để đảm bảo tính dừng ở mức ý nghĩa 5%

2 GDP -16.59706 0.0000 Có tính dừng ở mức ý nghĩa 1%, lựa

chọn đưa vào mơ hình hồi quy

3 distance -1.444718 0.1497

Khơng có tính dừng ở mức ý nghĩa 5%, cần tiến hành sai phân để đảm bảo tính dừng ở mức ý nghĩa 5%

4 population -15.38021 0.0000 Có tính dừng ở mức ý nghĩa 1%, lựa chọn đưa vào mơ hình hồi quy

5 inf -6.251641 0.0000 Có tính dừng ở mức ý nghĩa 1%, lựa

chọn đưa vào mơ hình hồi quy

6 NK -13.72952 0.0000 Có tính dừng ở mức ý nghĩa 1%, lựa

chọn đưa vào mơ hình hồi quy

7 XK -12.27617 0.0000 Có tính dừng ở mức ý nghĩa 1%, lựa

chọn đưa vào mơ hình hồi quy

8 XNK -12.16166 0.0000 Có tính dừng ở mức ý nghĩa 1%, lựa

chọn đưa vào mơ hình hồi quy

9 NETXP -14.45668 0.0000 Có tính dừng ở mức ý nghĩa 1%, lựa

chọn đưa vào mơ hình hồi quy

Nguồn: Tính tốn của tác giả trên phần mềm Eviews 10

Tiến hành sai phân bậc 1 cho biến Covid – 19, ta thấy giá trị của biến D(cov) là sai phân bậc 1 của biến Covid đạt -10.94807, với mức ý nghĩa 1%, do vậy, lựa chọn biến D(cov) để đưa vào mơ hình hồi quy.

Tiến hành sai phân bậc 1 cho biến Distance, ta thấy giá trị của biến D(dis) là sai phân bậc 1 của biến Distance đạt -15.81510, với mức ý nghĩa 1%, do vậy, lựa chọn biến D(dis) để đưa vào mơ hình hồi quy.

Như vậy, tiến hành kiểm định tính dừng của các biến, có thể thấy các biến đã đảm bảo được tính dừng và có thể đưa vào mơ hình hồi quy để đảm bảo tính phù hợp trong các kết luận của mơ hình.

2.3.2.2. Kết quả mơ hình

Tiến hành hồi quy theo 4 mơ hình đã nêu, ta có kết quả như sau:

Bảng 2.9: Kết quả mơ hình hồi quy

STT Tên biến Mơ hình(1) Mơ hình(2) Mơ hình(3) Mơ hình(4)

1 DCOV 0.0846***-0.121033 - 0.019156 0.9279 - 0.140189 0.6015 - 0.101877 0.5381 2 DCOV*DDIS 0.0249**1.36E-05 -7.70E- 06

0.6729

5.88E-06 0.7991

2.13E-05 0.1361

3 DCOV*GDP 4.18E-140.0000* -2.37E- 14

0.2671 1.80E-14 0.5061 6.55E-140.0001* 4 DCOV*INF -0.0005350.9278 0.0009210.9589 - 0.001456 0.9487 0.000386 0.9779 5 DCOV*POPULATION -8.46E-11 0.4830 -1.45E- 09 0.0001* -1.53E- 09 0.0011* 1.36E-09 0.0000* 6 DDIS -85.894950.0253 128.0134- 0.2689 - 213.9084 0.1454 42.11848 0.6412 7 GDP 2.80E-060.0000* 1.80E-060.0000* 4.59E-060.0000* 9.98E-070.0000*

8 INF -24534.110.3405 64597.54- 0.4066 - 89131.66 0.3666 40063.43 0.5101 9 POPULATION 0.0011300.3136 0.0229060.0000* 0.0240360.0000* - 0.021776 0.0000* 10 C 0.0638***377246.3 525159.30.3924 902405.70.2467 - 147913.0 0.7577 R-squared 0.936204 0.547296 0.750483 0.563816 Adjusted R-squared 0.934004 0.531685 0.741879 0.548776

STT Tên biến Mơ hình(1) Mơ hình(2) Mơ hình(3) Mơ hình(4) Prob(F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Durbin-Watson stat 2.025903 2.029556 2.054706 1.962033 White: Prob. F(40,230) 0.1192 0.0000 0.0001 0.0000 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 0.7834 0.7565 0.5567 0.7160

Nguồn: Tính tốn của tác giả trên phần mềm Eviews 10 *: có ý nghĩa thống kê ở mức 1%;

**: có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ***: có ý nghĩa thống kê ở mức 10%

* Kiểm định đa cộng tuyến:

Đối với mơ hình (1): hầu hết các hệ số VIF của các biến trong mơ hình đều <10, do vậy chưa đủ cơ sở khẳng định có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.

Mơ hình (2): hầu hết các hệ số VIF của các biến trong mơ hình đều <10, do vậy chưa đủ cơ sở khẳng định có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.

Mơ hình (3): hầu hết các hệ số VIF của các biến trong mơ hình đều <10, do vậy chưa đủ cơ sở khẳng định có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.

Mơ hình (4): hầu hết các hệ số VIF của các biến trong mơ hình đều <10, do vậy chưa đủ cơ sở khẳng định có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.

* Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Kiểm định White

Mơ hình (1): Theo kết quả kiểm định White, hệ số Pvalue của F đạt

0.1192>0.05% nên chưa có cơ sở để kết luận mơ hình có phương sai sai số thay đổi. Mơ hình (2): Theo kết quả kiểm định White, hệ số Pvalue của F đạt

Mơ hình (3): Theo kết quả kiểm định White, hệ số Pvalue của F đạt 0.1192<0.05% nên mơ hình có dấu hiệu phương sai sai số thay đổi.

Mơ hình (4): Theo kết quả kiểm định White, hệ số Pvalue của F đạt 0.000<0.05% nên mơ hình có dấu hiệu phương sai sai số thay đổi.

* Kiểm định tự tương quan:

Mơ hình (1): chỉ số kiểm định Durbin- Watson ở mức khoảng 2,0, hệ số P- value của F đạt 0.7834>0.05 nên chưa có cơ sở để kết luận mơ hình tự tương quan.

Mơ hình (2): chỉ số kiểm định Durbin- Watson ở mức khoảng 2,0, hệ số P- value của F đạt 0.7565>0.05 nên chưa có cơ sở để kết luận mơ hình tự tương quan.

Mơ hình (3): chỉ số kiểm định Durbin- Watson ở mức khoảng 2,0, hệ số P- value của F đạt 0.5567>0.05 nên chưa có cơ sở để kết luận mơ hình tự tương quan.

Mơ hình (4): chỉ số kiểm định Durbin- Watson ở mức khoảng 2,0, hệ số P- value của F đạt 0.7160>0.05 nên chưa có cơ sở để kết luận mơ hình tự tương quan.

* Phương trình mơ hình:

Từ các kết quả kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định tự tương quan, tác giả lựa chọn Mơ hình (1). Phân tích Mơ hình (1), ta có kết quả như sau:

Dependent Variable: XK Method: Least Squares Date: 04/18/22 Time: 14:01 Sample (adjusted): 2 272

Included observations: 271 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

DCOV -0.121033 0.069905 -1.731381 0.0846

DCOV*DDIS 1.36E-05 6.02E-06 2.255562 0.0249

DCOV*GDP 4.18E-14 7.06E-15 5.918190 0.0000

DCOV*INF -0.000535 0.005900 -0.090657 0.9278

DCOV*POPULATION -8.46E-11 1.20E-10 -0.702463 0.4830

DDIS -85.89495 38.19310 -2.248965 0.0253

GDP 2.80E-06 8.67E-08 32.25370 0.0000

POPULATION 0.001130 0.001119 1.009703 0.3136

C 377246.3 202649.5 1.861571 0.0638

R-squared 0.936204 Mean dependent var 4022593.

Adjusted R-squared 0.934004 S.D. dependent var 10713106

S.E. of regression 2752170. Akaike info criterion 32.52988

Sum squared resid 1.98E+15 Schwarz criterion 32.66280

Log likelihood -4397.799 Hannan-Quinn criter. 32.58325

F-statistic 425.5707 Durbin-Watson stat 2.025903

Prob(F-statistic) 0.000000

Phương trình mơ hình được diễn đạt như sau:

XK = -0.121033019933*DCOV + 1.35756641358e-05*DCOV*DDIS + 4.17574765635e-14*DCOV*GDP - 0.000534895738067*DCOV*INF -

8.46443142626e-11*DCOV*POPULATION - 85.8949524284*DDIS +

2.79520180039e-06*GDP - 24534.1149639*INF +

0.00112989187294*POPULATION + 377246.345945

Các biến trong mơ hình này giải thích 93,6% sự thay đổi của thương mại quốc tế giữa Việt Nam với các nước đối tác, chủ yếu trong lĩnh vực xuất khẩu.

2.3.3. Các kết luận rút ra từ mơ hình

Thứ nhất, Covid 19 tác động làm giảm xuất khẩu. Cứ một ca mắc Covid – 19 trên thế giới làm giảm 0.12 USD xuất khẩu của Việt Nam (với mức ý nghĩa là 10%). Thứ hai, Covid – 19 tác động đồng thời đến GDP và khoảng cách giữa các nước. Việc các quốc gia thực hiện giãn cách xã hội làm tăng nhu cầu đối với sản phẩm, hàng hóa, trong khi sản xuất ở trong nước bị đình trệ, có thể là một yếu tố tạo ra cầu kéo đối với sản phẩm, bao gồm cả sản phẩm nội địa và sản phẩm nhập khẩu. Tác động của Covid đến GDP và khoảng cách giữa các nước làm tăng giá trị xuất khẩu của Việt Nam (với mức ý nghĩa 1%).

Thứ ba, Covid – 19 có tác động làm tăng lạm phát và làm tăng chi phí sản xuất, gây ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của hàng hóa xuất khẩu của Việt Nam. Tuy nhiên, tác động này khơng lớn và khơng có ý nghĩa thống kê.

Thứ tư, Covid – 19 với sự nguy hiểm của nó đã gây tử vong cho hàng triệu người trên thế giới, làm giảm dân số trên thị trường nhập khẩu. Điều này làm giảm nhu cầu nhập khẩu đối với hàng hóa từ Việt Nam. Tuy nhiên, biến này khơng có ý nghĩa thống kê

Thứ năm, khoảng cách giữa các quốc gia tăng làm tăng chi phí sản xuất, cứ 1km khoảng cách với Việt Nam làm tăng chi phí và làm giảm xuất khẩu 85 USD.

Thứ sáu, GDP vẫn là yếu tố kích thích tăng trưởng xuất khẩu của Việt Nam. Như vậy, sự phục hồi của nền kinh tế các nước đối tác, nhất là các thị trường trọng điểm như Mỹ, Trung Quốc, ASEAN và EU sẽ góp phần thúc đẩy tăng trưởng xuất khẩu của Việt Nam trong thời gian tới.

Thứ bảy, lạm phát có tác động làm tăng chi phí sản xuất. Mặc dù biến lạm phát khơng có ý nghĩa thống kê, nhưng kết quả cũng cho thấy

Thứ tám, dân số đông cũng không phải là yếu tố quan trọng để kích thích xuất khẩu của Việt Nam. Bởi để thâm nhập vào thị trường nước ngoài, các doanh nghiệp xuất khẩu của Việt Nam vẫn cần quan tâm nhiều đến chất lượng sản phẩm, đến các

Một phần của tài liệu Lưu Quý Nhân - 820131 - QLKT2A (Trang 57 - 135)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(135 trang)
w