Trong đó, G là logarit tự nhiên của GDP bình quân đầu người; RI, VI lần lượt là chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương của nền kinh tế được xây dựng ở trên.
So sánh với nhiều bài nghiên cứu khác, cách xây dựng chỉ số ở đây đã phân ra đâu là các biến số ảnh hưởng tới khả năng phục hồi và đâu là các biến số ảnh hưởng tới mức độ dễ tổn thương của nền kinh tế. Tuy nhiên, có một số biến số không được xét tới ở đây lại có thể có tác động tới cả hai chỉ số, đặc biệt ngay trong định nghĩa về mức độ dễ tổn thương của nền kinh tế ở trên, ta chỉ xét tới các cú sốc ngoại sinh, trong khi đó, vẫn tồn tại một số cú sốc nội sinh cũng có tác động đáng kể tới nền kinh tế theo chiều hướng tốt hoặc xấu. Theo Ch. Buelens (2013), Jack Boorman (2013), tỷ lệ nợ chính phủ so với GDP và cán cân vãng lai cũng có thể ảnh hưởng trực tiếp và mạnh mẽ tới khả năng phục hồi của nền kinh tế. Thậm chí biến số cán cân vãng lai cũng có thể có ảnh hưởng tới mức độ dễ tổn thương của nền kinh tế. Sự ổn định của hệ thống ngân hàng cũng là một biến số quan trọng để đánh giá, và ở đây chúng tôi chọn đại diện biến tỷ lệ nợ xấu trên tổng số nợ, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM). Ngoài ra biến dự trữ cũng được sử dụng trong nhiều nghiên cứu để đánh giá khả năng phục hồi cũng như dễ tổn thương của nền kinh tế. Do đó, ở đây, để đánh giá các biến số
ngoại sinh này ảnh hưởng như thế nào đến chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương của riêng nền kinh tế Việt Nam theo thời gian, chúng tôi sử dụng hồi quy giữa các mô hình dường như không liên quan (SUR – seemingly unrelated regressions), hồi quy hai chỉ số này theo các các biến số trên. Cụ thể:
RI = α0 + α1*GGD + α2*CAB + α3*NPL + α4*NIM + α5*RE + u VI = β0 + β1*GGD + β2*CAB + β3*RE + ε
Với RI, VI lần lượt và chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương của Việt Nam trong giai đoạn 2003-2012; GGD, CAB, NPL, NIM, RE lần lượt là tổng nợ chính phủ (%GDP), cán cân vãng lai (%GDP), tỷ lệ nợ xấu của hệ thống ngân hàng trên tổng số nợ, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên và tổng dự trữ (%GDP).
Chúng tôi sử dụng hồi quy giữa các mô hình dường như không liên quan (SUR) là bởi tất cả các giá trị của các biến đều được thu thập từ một bộ quan sát như nhau, nên có thể sai số/phần dư từ hai mô hình sẽ có tương quan với nhau.
Cuối cùng, để đánh giá tác động của chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương tới nền kinh tế Việt Nam, chúng tôi chọn cách ước lượng tốc độ tăng trưởng dựa vào mô hình tự hồi quy bậc 1 theo Blanchard và Simon (2001), tuy nhiên có thêm vào các biến ngoại sinh, đó là chỉ số khả năng phục hồi được xây dựng phía trên, độ trễ của nó, chỉ số dễ tổn thương và độ trễ của nó:
g = φ0 + φ1*g(-1) + φ2*RI(-1) + φ3*RI + φ4*VI(-1) + φ5*VI + εt
Với g là tốc độ tăng trưởng, g(-1) là biến trễ của tốc độ tăng trưởng; RI, VI lần lượt là chỉ số khả năng phục hồi và mức độ dễ tổn thương của nền kinh tế; RI(- 1), VI(-1) lần lượt là biến trễ của 2 chỉ số trên.
3.1.2. Các biến số và nguồn số liệu
i. Chỉ số khả năng phục hồi
Sự ổn định kinh tế vĩ mô: Ổn định kinh tế vĩ mô liên quan tới sự tương tác giữa tổng cung và tổng cầu. Do đó, ở đây, một nền kinh tế được xem là ổn định khi nó đạt được sự cân bằng bên trong cũng như bên ngoài, điều đó nghĩa
là nền kinh tế đó có một sự ổn định tài khóa, lạm phát ở mức thấp và mức thất nghiệp gần với mức thất nghiệp tự nhiên. Ngoài ra sự cân bằng bên ngoài có thể được thể hiện bằng sự ổn định cán cân tài khoản vãng lai hoặc nợ nước ngoài. Tất cả các biến này bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các chính sách kinh tế, và cũng là một chỉ tiêu tốt dể đánh giá khả năng phục hồi của nền kinh tế. Do đó các biến số chúng tôi sử dụng ở đây sẽ bao gồm:
Thâm hụt ngân sách so với GDP1: đây là một biến số phù hợp, bởi nó là kết quả mang tính định lượng của chính sách tài khóa, là một công cụ chính của các công cụ chính sách và chỉ ra khả năng phục hồi của nền kinh tế trước một cú sốc. Một cán cân ngân sách được xem là lành mạnh có thể cho phép chính phủ điều chỉnh thuế hoặc chi tiêu trước một cú sốc.
Tổng của tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát: lạm phát và thất nghiệp cũng được đánh giá là những tiêu chí phù hợp để đánh giá khả năng phục hồi của nền kinh tế. Và cùng lúc, chúng cung cấp cho ta những thông tin bổ sung cho thông tin về thâm hụt ngân sách ở phía trên. Lý do là bởi các biến số này chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các công cụ chính sách. Các biến số này có liên quan chặt chẽ tới khả năng phục hồi, bởi nếu một nền kinh tế đã có tỷ lệ lạm phát và thất nghiệp cao, có nghĩa là các chính sách nhằm khắc phục các cú sốc bất lợi có thể sẽ khiến nền kinh tế phải trả một mức “chi phí” khá lớn và ngược lại. Với ý nghĩa này thì tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát ở đây ám chỉ khả năng phục hồi với tính chất hấp thụ sốc (shock-absorbing nature). Tổng của 2 biến số này còn được gọi là Economic Discomfort Index (hay Economic Misery Index).
Nợ nước ngoài so với GDP: đây được coi như một chỉ tiêu tốt để đánh giá khả năng phục hồi, bởi 1 nước với tỷ lệ nợ nước ngoài lớn sẽ gặp khó khăn hơn trong việc huy động nguồn lực nhằm bù đắp những tác động của các cú sốc gây ra. Vì thế mà biến số này ám chỉ khả năng phục hồi với tính chất chống lại sốc (shock-counteracting nature).
Hiệu quả thị trường vi mô: các nhà kinh tế theo quan điểm thị trường cho rằng thị trường hoạt động hiệu quả thông qua cơ chế giá cả, và đây cũng là