Phân tích định tính: tác giả luận văn thực hiện thống kê mô tả, phân tích tổng hợp để đánh giá thực trạng về cán cân tài khoản vãng lai, đầu tư trực tiếp nước ngoài và cân đối ngân sách nhà nước tại 10 quốc gia đang phát triển ở châu Á.
Phân tích định lượng. Tác giả luận văn phân tích tác động của các thành phần cán cân thanh toán quốc tế đến cân đối ngân sách nhà nước tại 10 quốc gia đang phát triển ở châu Á. Để phân tích dữ liệu bảng, kinh tế lượng có rất nhiều kỹ thuật có thể sử dụng. Kỹ thuật đơn giản nhất là mô hình hồi quy không đổi theo thời gian, không gian Pool OLS. Tuy nhiên, mô hình Pool OLS thường không hiệu quả. Để khắc phục những hạn chế của mô hình hồi quy Pool OLS, mô hình tác động cố định (fixed - effects) và mô hình ảnh hưởng biến thiên REM (random - effects) được sử dụng phổ biến nhất. Ngoài ra, để khắc phục những nhược điểm của mô hình FEM, REM, phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát GLS được tác giả luận văn lựa chọn làm phương pháp luận. Trong nội dung của phần này sẽ tổng quát phương pháp Pool OLS, FEM, REM và mô hình GLS. Đồng thời, những bước thực hiện hồi quy cũng sẽ được trình bày cụ thể trong phần này.
Phương pháp Pool OLS áp dụng cho loại dữ liệu có hệ số không đổi theo thời gian và cá nhân (Gujarati, 2011). Có nghĩa là giả định rằng giá trị tung độ gốc của 10 quốc gia phải như nhau và hệ số độ dốc của biến giải thích cũng bằng nhau trong tất cả các quốc gia trong mẫu. Tuy nhiên, mô hình OLS có nhược điểm đó là dễ gây ra hiện tượng tự tương quan vì hệ số Durbin-Watson nhỏ.
Mô hình tác động cố định FEM. FEM được sử dụng chỉ khi quan tâm đến việc phân tích tác động của các biến số thay đổi theo thời gian (Gujarati, 2011). FEM tìm hiểu mối quan hệ giữa dự báo và các biến kết quả trong một thực thể (quốc gia, con người, công ty). Mỗi một thực thể có những đặc điểm riêng có thể hoặc không ảnh hưởng đến các biến dự đoán. Khi sử dụng FEM, các nhà nghiên cứu giả định rằng đặc điểm của mỗi cá nhân có thể tác động hoặc làm chệch các biến dự đoán hoặc các biến kết quả và cần phải kiểm soát việc này. Đây cũng là giả thiết về mối tương
quan giữa phần dư và các biến dự đoán. FEM loại bỏ ảnh hưởng của những đặc điểm không thay đổi theo thời gian này để chúng ta có thể đánh giá được hiệu quả thuần của các dự báo trên biến kết quả. Một giả định quan trọng khác của mô hình FEM là những đặc điểm riêng biệt của cá nhân không thay đổi theo thời gian, và không được tương quan với các đặc điểm cá nhân khác. Nhược điểm của mô hình FEM, nếu mô hình có nhiều biến thì dễ bị hiện tượng đa cộng tuyến (Baltagi, 2008).
Mô hình tác động ngẫu nhiên REM. Trong REM, sự khác biệt giữa các thực thể được giả định là ngẫu nhiên và không tương quan với các biến dự báo hoặc biến độc lập bao gồm trong mô hình (Gujarati, 2011). Theo Greene (2008), sự khác biệt giữa mô hình tác động cố định FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên REM là sự biến động giữa các quan sát chéo là yếu tố tương quan với các biến hồi quy trong mô hình, chứ sự khác nhau không phải là hiệu ứng ngẫu nhiên hay không. Nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì nên sử dụng hiệu ứng ngẫu nhiên. Lợi thế của REM đó là bao gồm các biến số bất biến thời gian.
Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát GLS (Generalized least squares model) được Alexander Aitken phát triển vào năm 1934. Trong kinh tế lượng và thống kê, phương pháp bình phường tối thiểu tổng quát (GLS) thường được sử dụng để ước lượng các tham số không xác định trong mô hình hồi quy tuyến tính và khắc phục hiện tượng tự tương quan xảy ra khi thực hiện hồi quy bằng các phương pháp Pool OLS, FEM, REM (Gujarati, 2011). Phương pháp bình phương tối thiểu tống quát là ước lượng không chệch, vững, hiệu quả và tiệm cận (Baltagi, 2008). Trường hợp đặc biệt của bình phương tối thiểu tổng quát GLS là bình phương nhỏ nhất có trọng số WLS (weighted least squares). WLS xảy ra khi giá trị các biến trong mẫu quan sát không tương đồng (tồn tại hiện tượng tự tương quan) nhưng lại không có sự tương quan giữa các biến quan sát. Trọng số của mỗi đơn vị đó chính là sự biến thiên của các biến. Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát GLS còn có một trường hợp khác là bình phương tối thiểu tổng quát khả thi FGLS (Feasible generalized least squares). Mô hình FGLS gồm hai bước: sử dụng mô hình OLS hoặc một mô hình khác để ước lượng, phần dư của mô hình hồi quy được sử dụng
để xây dựng ma trận hiệp phương sai. Sau đó, dựa vào ma trận hiệp phương sai phù hợp để thực hiện hồi quy theo GLS. Đối với mẫu có kích thước lớn, hồi quy theo phương pháp bình phương tối thiểu khả thi sẽ hiệu quả hơn so với OLS. Nhưng trong trường hợp mẫu nhỏ, ước lượng FGLS sẽ không hiệu quả bằng OLS (Kuan, 2004).
3.2. Dữ liệu
Luận văn thu thập số liệu 10 quốc gia đang phát triển tại Châu Á trong khoảng thời gian từ năm 1991 đến năm 2017, bao gồm: Việt Nam, Thái Lan, Philippines, Malaysia, Indonesia, Ấn Độ, Pakistan, Bangladesh, Sri Lanka, Mông Cổ. Các quốc gia này đều theo đuổi chính sách định hướng thị trường như tự do hoá thương mại và thả nổi tỷ giá hối đoái, tốc độ phát triển kinh tế nhanh và tương đối đồng đều, tốc độ gia tăng dân số, tăng trưởng GDP bình quân đầu người không cách biệt quá lớn.
Ngoài ra, xu hướng tác động của các thành phần cán cân thanh toán quốc tế đến cân đối ngân sách của 10 quốc gia này tương đối giống nhau. Các dữ liệu thu thập từ Wordbank và các chỉ số kinh tế quốc tế. Bảng 3.1 sẽ trình bày rõ hơn về nguồn thu thập số liệu.
Bảng 3.1. Nguồn thu thập số liệu
Biến Tên biến Nguồn số liệu
BB/GDP (%) Cán cân ngân sách/Tổng thu nhập
quốc nội www.ieconomics.com
CA/GDP (%) Cán cân tài khoản vãng lai/Tổng
thu nhập quốc nội Wordbank
FDI/GDP (%) Đấu tư trực tiếp nước ngoài/Tổng sản phẩm quốc nội
Được tính toán dựa trên số liệu của Wordbank
INF (%) Tỷ lệ lạm phát Wordbank
EX (Nội
tệ/USD) Tỷ giá hối đoái Wordbank
GDP (USD) Tổng thu nhập quốc nội Wordbank
3.3. Mô hình nghiên cứu
Dựa trên số liệu hàng năm của 10 quốc gia đang phát triển tại Châu Á, luận văn tiến hành chạy mô hình hồi quy ước lượng Pool OLS, FEM, REM, GLS. Để tìm hiểu tác động của các thành phần cán cân thanh toán quốc tế đến cân đối ngân sách nhà nước, tác giả luận văn dựa trên mô hình hồi quy dữ liệu bảng của Anoruo &
Ramchander (1998), có dạng sau:
(BB/GDP)it =β1 + β2i(CA/GDP)it +β3i (FDI/GDP)it +β4iINFit +β4iEXit +
β4iGDPit +ɛ t (3.1)
Trong đó: BB/GDP là cân đối ngân sách nhà nước trên tổng sản phẩm quốc nội, CA/GDP là cán cân tài khoản vãng lai trên tổng sản phẩm quốc nội, FDI/GDP là đầu tư trực tiếp nước ngoài vào trên tổng sản phẩm quốc nội, EX là biến tỷ giá hối đoái, GDP là tổng sản phẩm quốc nội, i và t lần lượt là chỉ mục quốc gia, thời gian, ɛ là sai số ngẫu nhiên của mô hình.
3.4. Giới thiệu các biến
Để loại trừ xu hướng đi lên trong thâm hụt do sự gia tăng về mức giá và tăng trưởng kinh tế, chuỗi thâm hụt danh nghĩa được tính bằng tổng sản phẩm quốc nội của quốc gia (Xie & Chen, 2014). Trọng tâm chính của luận văn là tìm hiểu tác động của các thành phần cán cân thanh toán quốc tế đến cân đối ngân sách, gồm: cán cân tài khoản vãng lai, đầu tư trực tiếp nước ngoài, tuy nhiên, để tránh làm sai lệch kết quả, luận văn sử dụng các biến kiểm soát. Các biến này bao gồm tỷ giá hối đoái (EX), tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và lạm phát (INF).
Lạm phát (%) có thể có tác động đến các khoản thu và chi của chính phủ thông qua sự gia tăng danh nghĩa về thuế suất và khung thuế, và thông qua việc lập chỉ số giá các khoản thu và chi. Ngoài tác động này, lạm phát có thể tác động đến cân đối ngân sách bằng cách giả định các chính phủ điều chỉnh chính sách trong trường hợp lạm phát, ví dụ như lạm phát cao làm giảm khả năng cạnh tranh và rủi ro gây áp lực lên tỷ giá cố định cho các nước tham gia vào một thỏa thuận tỷ giá hối đoái (Perotti
& Kontopoulos, 2002). Nó cũng có thể làm tăng lãi suất dài hạn và do đó có tác động tiêu cực đến đầu tư và tăng trưởng kinh tế. Mặt khác, các chính phủ cũng có
thể sử dụng lạm phát để làm giảm giá trị thực của nợ chính phủ danh nghĩa. Như vậy, hiệu quả tổng thể của lạm phát đối với các cân đối ngân sách nhà nước không rõ ràng (Tujula, Mika; Guido, 2004).
Tỷ giá hối đoái (Nội tệ/USD). Tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến cân đối ngân sách thông qua sự tác động đến xuất nhập khẩu của một quốc gia. Đồng thời, tỷ giá hối đoái tăng cũng làm tăng nợ công (Carrera & Vergara, 2012). Điều này cũng tác động đến cân đối ngân sách. Để tránh sai lệch khi hồi quy, biến tỷ giá hối đoái sẽ được lấy logarit Nepe.
Tổng sản phẩm quốc nội (USD). Tăng trưởng kinh tế, gia tăng GDP là một trong những mục tiêu kinh tế vĩ mô luôn được các nhà chính sách quan tâm. Nếu chính phủ sử dụng chính sách tài khoá mở rộng hay chính sách tài khoá thắt chặt để tác động đến tổng cầu, những chính sách này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến số thu thuế hay chi tiêu chính phủ. Do đó, tác động đến cân đối ngân sách nhà nước (Tujula, Mika; Guido, 2004). Để tránh sai lệch khi hồi quy, biến tỷ giá hối đoái sẽ được lấy logarit Nepe.
3.5. Các bước tiến hành
Kiểm định tính dừng bằng kiểm định nghiệm đơn vị của Levin-Lin-Chu. Với giả thiết H0: Dữ liệu bảng có nghiệm đơn vị
H1: Dữ liệu bảng ổn định.
Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ, thì dữ liệu sẽ có tính dừng.
Hồi quy Pool OLS, FEM, REM. Sau khi thực hiện kiểm định tính dừng của dữ liệu 10 quốc gia đang phát triển tại Châu Á, tác giả bài khoá luận tiến hành hồi quy theo mô hình 3.1. bằng các ước lượng Pool OLS, FEM, REM.
Để xem xét tính hiệu quả của kỹ thuật Pooled OLS và REM, luận văn sử dụng kiểm định LM test, với giải thiết
H0: Var (β0i) = 0 H1: Var (β0i) # 0
Nếu giả thiết H0 được chấp nhận, mô hình Pooled OLS hiệu quả hơn. Nếu không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thiết H0, mô hình REM hiệu quả hơn.
Để so sánh tính hiệu quả của hai mô hình FEM, REM, luận văn sử dụng kiểm định Hausman. Mục đích của kiểm định này là xem xét giữa ɛ i và uit có bị hiện tượng tự tương quan hay không. Kiểm định Hausman có giả thiết như sau:
H0: ɛ i và biến độc lập không tương quan H1: ɛ i và biến độc lập có tương quan
Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ, FEM sẽ hiệu quả hơn, và ngược lại, nếu không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thiết H0, REM sẽ hiệu quả hơn.
Dựa vào kết quả kiểm định LM test và kiểm định Hausman, bài khoá luận sẽ lựa chọn mô hình hiệu quả nhất. Sau đó, tác giả bài khoá luận thực hiện kiểm định các bệnh của mô hình như: đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan.
Đa cộng tuyến: là hiện tượng mà các biến giải thích trong mô hình có sự tương quan với nhau.
Phương sai thay đổi: là hiện tượng phương sai của biến phụ thuộc thay đổi khác nhau ứng với từng giá trị của biến độc lập. Hiện tượng phương sai thay đổi sẽ làm ước lượng không được hiệu quả. Các kiểm định White, kiểm định Park hay kiểm định Breusch Pargan thường được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi có xảy ra trong kết quả ước lượng hay không.
Tự tương quan: là quan hệ tương quan giữa các thành viên của chuỗi của các quan sát được sắp xếp theo thời gian (như trong dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (như trong dữ liệu chéo). Các kiểm định BG (Breusch – Godfrey), kiểm định Durbin-Watson và phương pháp đồ thị để kiểm tra hiện tượng tự tương quan có xảy ra hay không.
Hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát GLS. Sau khi thực hiện kiểm định các hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan, tác giả luận văn thực hiện hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát GLS.
3.6. Kết luận
Chương 3 trình bày về phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu của luận văn. Để nghiên cứu tác động của các thành phần cán cân thanh toán quốc tế đến cân đối ngân sách nhà nước, tác giả luận văn thu thập số liệu hàng năm của 10 quốc gia
đang phát triển tại châu Á trong giai đoạn từ năm 1991 đến năm 2017. Luận văn sử dụng phương pháp định tính và định lượng bằng hồi quy Pool OLS, FEM, REM, GLS theo mô hình nghiên cứu với biến phụ thuộc là cân đối ngân sách trên tổng sản phẩm quốc nội (BB/GDP), biến độc lập là cán cân tài khoản vãng lai trên tổng sản phẩm quốc nội (CA/GDP), đầu tư trực tiếp nước ngoài vào trên tổng sản phẩm quốc nội (FDI/GDP). Tác giả sử dụng biến tỷ giá hối đoái (EX), tổng sản phẩm quốc nội (GDP) làm các biến kiểm soát của mô hình hồi quy.