Mục tiêu nghiên cứu 2
Đề tài nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích tác động của các yếu tố như thâm hụt ngân sách, lãi suất, tỷ giá hối đoái và độ mở thương mại đến lạm phát trong mối quan hệ cân bằng dài hạn Kết quả thực nghiệm sẽ giúp làm rõ mối quan hệ nhân quả giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát, đặc biệt là trong bối cảnh các nước Châu Á và Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu 2
Phương pháp nghiên cứu của đề tài tập trung vào việc phân tích đặc tính của các biến dữ liệu khảo sát tích hợp bậc 0 và bậc 1 để xác định mô hình phù hợp cho việc đánh giá tác động của thâm hụt ngân sách, lãi suất và tỷ giá hối đoái lên lạm phát Đề tài cũng nghiên cứu mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát.
Việc nghiên cứu và xử lý số liệu được thực hiện bằng phần mềm Stata phiên bản
11 Như vậy, đề tài sẽ được thực hiện như sau:
Bước đầu tiên trong phân tích là kiểm định tính dừng của các biến như thâm hụt ngân sách, lạm phát, tỷ giá hối đoái và lãi suất Việc này được thực hiện thông qua kiểm định trị riêng nghiệm đơn vị bảng Tùy thuộc vào kết quả kiểm định, chúng ta sẽ quyết định sử dụng các biến này theo các mức ý nghĩa hoặc áp dụng sai phân bậc nhất.
Bước hai, thực hiện hồi qui tuyến tính dữ liệu bảng với các tác động cố định
(fixed effects) trong đó các biến độc lập là thâm hụt ngân sách, tỷ giá hối đoái, lãi suất và biến phụ thuộc là biến lạm phát.
Bước ba là thực hiện hồi quy tuyến tính giữa hai biến thâm hụt ngân sách và lạm phát nhằm phân tích mối quan hệ nhân quả Granger giữa chúng.
Dựa vào kiểm định F (hay kiểm định Wald) và phân tích ý nghĩa thống kê riêng phần của các biến, bài viết sẽ đưa ra kết luận về tầm quan trọng của các phương trình hồi quy đã được áp dụng.
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài 3
Nghiên cứu xác định tác động của thâm hụt ngân sách, tỷ giá hối đoái và lãi suất đối với lạm phát tại các nước Châu Á được chọn Mối quan hệ hai chiều giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát trong bối cảnh kinh tế vĩ mô của các quốc gia này đã được làm rõ.
Kết quả thực nghiệm đưa ra khuyến nghị cho chính phủ, đặc biệt là chính phủ Việt Nam, trong việc thực hiện các chính sách liên quan đến thâm hụt ngân sách Việc gia tăng chi tiêu công cần được thận trọng xem xét, vì điều này có thể dẫn đến sự gia tăng thâm hụt ngân sách và ảnh hưởng tiêu cực đến lạm phát.
Kết cấu của đề tài 3
Ngoài phần mở đầu, kết luận và tài liệu tham khảo, luận văn được trình bày theo bố cục 4 chương như sau:
Chương 1 của bài viết tập trung vào lý thuyết về thâm hụt ngân sách và lạm phát, giải thích các khái niệm cơ bản và mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách, lãi suất, tỷ giá hối đoái với lạm phát Ngoài ra, chương này cũng cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình thực trạng của vấn đề này tại Việt Nam.
Chương 2 sẽ tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện trên toàn cầu và tại Việt Nam, tập trung vào mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát Ngoài ra, phần này cũng sẽ tóm tắt kết quả của một số nghiên cứu kiểm định ảnh hưởng của lãi suất và tỷ giá hối đoái đối với lạm phát Chương 3 sẽ trình bày mô hình và phương pháp nghiên cứu được áp dụng trong bài viết.
Chương 4 trình bày mô tả dữ liệu nghiên cứu và kết quả thực nghiệm, bao gồm quy trình thu thập và xử lý số liệu Phân tích hồi quy được thực hiện để đạt được kết quả, từ đó tiến hành thảo luận về những phát hiện và ý nghĩa của chúng trong bối cảnh nghiên cứu.
Cơ sở lý thuyết về thâm hụt ngân sách và lạm phát 5
Thâm hụt ngân sách và lạm phát 5
Thâm hụt ngân sách, hay bội chi ngân sách, xảy ra khi chi tiêu của ngân sách Nhà nước lớn hơn thu nhập, tạo ra sự chênh lệch được gọi là thâm hụt Để đánh giá mức độ thâm hụt, người ta thường sử dụng tỷ lệ thâm hụt so với GDP hoặc tổng thu ngân sách Thâm hụt ngân sách có thể ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế, tác động đến đầu tư, lạm phát và sự ổn định tài chính quốc gia.
Thâm hụt ngân sách có tác động tiêu cực đến nền kinh tế theo trường phái tân cổ điển, khi cho rằng sự gia tăng thâm hụt hiện tại dẫn đến gánh nặng thuế cao hơn trong tương lai Người tiêu dùng có xu hướng tăng tiêu dùng ngay lúc này, làm giảm tiết kiệm quốc gia Sự sụt giảm này khiến lãi suất thị trường tăng, từ đó giảm đầu tư và gây ra hiện tượng thoái lui đầu tư (crowding out) Do đó, trường phái tân cổ điển khẳng định rằng thâm hụt ngân sách tăng sẽ cản trở tăng trưởng kinh tế.
Trường phái Keynes cho rằng tăng thâm hụt ngân sách có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế, khi Chính phủ chi tiêu từ nguồn thâm hụt sẽ làm tăng tổng cầu, từ đó khuyến khích các nhà đầu tư tư nhân Nếu Chính phủ giảm thuế, thu nhập khả dụng của hộ gia đình tăng, dẫn đến chi tiêu tăng và tổng cầu hàng hóa, dịch vụ cũng tăng theo Tuy nhiên, các nhà kinh tế cho rằng tác động tích cực này chỉ có ý nghĩa trong ngắn hạn và việc sử dụng thâm hụt ngân sách để kích thích tăng trưởng chỉ hiệu quả khi tổng cầu sụt giảm, như trong trường hợp suy thoái.
Trường phái Ricardo cho rằng thâm hụt ngân sách không ảnh hưởng đến các biến số kinh tế vĩ mô trong ngắn hạn và dài hạn Khi thâm hụt ngân sách tăng do giảm thuế, thu nhập khả dụng của người dân tăng, nhưng họ có xu hướng tiết kiệm nhiều hơn vì nhận thức rằng cắt giảm thuế hiện tại sẽ dẫn đến tăng thuế trong tương lai Mặt khác, thâm hụt ngân sách làm giảm tiết kiệm của khu vực nhà nước, nhưng tổng tiết kiệm quốc gia, bao gồm tiết kiệm tư nhân và tiết kiệm của nhà nước, vẫn không đổi Do đó, theo quan điểm này, thâm hụt ngân sách không ảnh hưởng đến tiết kiệm, đầu tư, tăng trưởng và lạm phát.
Lạm phát được định nghĩa bởi các nhà kinh tế là sự gia tăng liên tục của mức giá trung bình theo thời gian, mặc dù có nhiều quan điểm khác nhau về hiện tượng này.
Tác động của lạm phát đối với nền kinh tế
Lạm phát ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế - xã hội tùy thuộc vào mức độ của nó Lạm phát vừa phải có thể mang lại lợi ích nhất định, trong khi lạm phát cao và siêu lạm phát gây ra tác hại nghiêm trọng Tác động của lạm phát còn phụ thuộc vào khả năng dự đoán của công chúng và các thể chế Nếu lạm phát có thể dự đoán, nó sẽ không tạo ra gánh nặng kinh tế lớn, vì mọi người có thể thích nghi Ngược lại, lạm phát không thể dự đoán gây ra biến động bất thường về giá trị tiền tệ, làm sai lệch các mối quan hệ giá trị và ảnh hưởng đến mọi hoạt động kinh tế xã hội.
Lạm phát có tác động phân phối lại thu nhập và của cải, khi đó những người sở hữu tài sản và người vay nợ được hưởng lợi do giá trị tài sản tăng lên, trong khi giá trị đồng tiền giảm Ngược lại, những người làm công ăn lương, người gửi tiền và người cho vay sẽ phải chịu thiệt hại từ sự biến động này.
Lạm phát vừa phải có tác động tích cực đến sự phát triển kinh tế trong bối cảnh nền kinh tế chưa đạt mức toàn dụng Nó làm tăng khối tiền tệ lưu thông, cung cấp thêm vốn cho các doanh nghiệp, đồng thời kích thích tiêu dùng của chính phủ và người dân.
Mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp là nghịch biến, nghĩa là khi lạm phát tăng, tỷ lệ thất nghiệp giảm và ngược lại Nhà kinh tế học A.W Phillips đã phát triển “Lý thuyết đánh đổi giữa lạm phát và việc làm”, cho thấy rằng một quốc gia có thể đạt được mức thất nghiệp thấp hơn nếu chấp nhận tỷ lệ lạm phát cao hơn.
- Ngoài ra còn các tác động khác đến cơ cấu nền kinh tế, lĩnh vực lưu thông, tín dụng, tỷ giá hối đoái
Mối quan hệ giữa Lạm phát với Thâm hụt ngân sách, Lãi suất và 7 Tỷ giá hối đoái
1.2.1 Lạm phát và Thâm hụt ngân sách
Mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát diễn ra chủ yếu qua kênh tiền tệ và đôi khi qua kênh cầu kéo Khi tổng cầu tăng, nhu cầu vốn tăng lên và được tài trợ bằng vay ngân hàng, điều này có thể dẫn đến việc lãi suất trong nền kinh tế tăng Sự gia tăng lãi suất có thể tác động trở lại, làm tăng giá cả trong nền kinh tế, trong khi chi phí tài chính ảnh hưởng lớn đến quyết định về giá Do đó, việc tăng thâm hụt ngân sách có khả năng dẫn đến lạm phát tăng.
Theo trường phái tân cổ điển, được biết đến với tên gọi trường phái trọng tiền, ngân hàng trung ương có khả năng kiểm soát lạm phát trong dài hạn thông qua việc quản lý cung tiền Nhà kinh tế học Milton Friedman, một trong những nhân vật nổi bật của trường phái này, đã nhận giải Nobel kinh tế nhờ những đóng góp quan trọng trong lĩnh vực này.
Lạm phát luôn bắt nguồn từ các nguyên nhân tiền tệ, như đã được Solomon và Wet (2004) chỉ ra Thâm hụt ngân sách chỉ gây ra lạm phát khi việc tài trợ cho thâm hụt đó được thực hiện thông qua phát hành tiền.
Chính sách tài khóa ảnh hưởng đến lạm phát khi chính phủ phải in tiền để bù đắp thâm hụt ngân sách và chi trả cho các khoản chi tiêu công.
Khi bù đắp thâm hụt ngân sách bằng vay nợ, tác động đến lạm phát phụ thuộc vào chính sách tiền tệ của Ngân hàng Trung ương (NHTW) Nếu NHTW theo đuổi mục tiêu ổn định lãi suất, việc phát hành trái phiếu để bù đắp thâm hụt sẽ dẫn đến lạm phát do sự gia tăng cung tiền Hơn nữa, khi tỷ giá được neo hoặc cố định, việc tài trợ thâm hụt ngân sách qua trái phiếu cũng sẽ gây ra lạm phát, vì NHTW phải mở rộng cung tiền để ổn định tỷ giá trước dòng vốn ngoại gia tăng do lãi suất nội địa tăng, dẫn đến việc mua vào ngoại tệ.
Theo quan điểm của Miller (1983), thâm hụt ngân sách sẽ dẫn đến lạm phát, bất kể có được tiền tệ hóa hay không Miller cho rằng lạm phát xảy ra qua nhiều kênh khác nhau Sargent và Wallace (1981) cho rằng Ngân hàng Trung ương (NHTW) có thể buộc phải tiền tệ hóa các thâm hụt ngân sách Dù NHTW không tiền tệ hóa thâm hụt, sự gia tăng thâm hụt vẫn tạo ra áp lực lạm phát thông qua tác động "chèn lấn" đầu tư tư nhân Khi thâm hụt được bù đắp bằng phát hành trái phiếu, lãi suất thị trường tăng, làm giảm đầu tư khu vực tư nhân, dẫn đến tổng cung giảm và giá cả tăng trong nền kinh tế.
1.2.2 Lạm phát và Lãi suất
Hiệu ứng Fisher, được giới thiệu bởi nhà kinh tế học Irving Fisher trong giai đoạn đại khủng hoảng từ 1930 đến 1939, là một khái niệm quan trọng trong thuyết số lượng tiền tệ của ông Hiệu ứng này nhằm giải thích các hiện tượng khủng hoảng kinh tế, cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa lãi suất và mức giá.
Hiệu ứng Fisher thể hiện mối liên hệ giữa tỷ lệ lạm phát và hai loại lãi suất, bao gồm lãi suất danh nghĩa (i) và lãi suất thực tế (r), theo công thức: i = r + π e.
Lãi suất danh nghĩa (i) có thể thay đổi do ba nguyên nhân chính, bao gồm lãi suất thực (r) và lạm phát kỳ vọng (π e) Đẳng thức này chỉ ra mối quan hệ giữa các yếu tố này, cho thấy sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa lãi suất danh nghĩa và các yếu tố kinh tế khác.
(1) lãi suất thực thay đổi, (2) tỷ lệ lạm phát thay đổi, (3) cả hai cùng thay đổi.
Theo lý thuyết định lượng, sự gia tăng 1% của cung tiền sẽ dẫn đến lạm phát tăng 1% Đẳng thức Fisher chỉ ra rằng khi lạm phát tăng 1%, lãi suất danh nghĩa cũng sẽ tăng 1% Mối quan hệ này giữa tỷ lệ lạm phát và lãi suất danh nghĩa được gọi là hiệu ứng Fisher.
Sự ảnh hưởng của lãi suất đến lạm phát
Lãi suất đóng vai trò then chốt trong chính sách tiền tệ, được điều chỉnh linh hoạt bởi Ngân hàng Trung ương để đáp ứng nhu cầu huy động và cung ứng vốn trong từng giai đoạn Sự thay đổi lãi suất không chỉ ảnh hưởng đến cầu tiền tệ trong dân cư mà còn tác động đến tỷ lệ lạm phát, từ đó hình thành một mối liên hệ chặt chẽ giữa lãi suất, nhu cầu vốn và tình hình kinh tế.
Lãi suất danh nghĩa và lạm phát có mối quan hệ tích cực; khi lạm phát gia tăng, lãi suất danh nghĩa cũng tăng theo để duy trì mức lãi suất thực phù hợp cho các chủ thể trong nền kinh tế Sự điều chỉnh này thường được thực hiện bởi Ngân hàng Trung ương để đảm bảo ổn định kinh tế.
(1) Hàng hóa nhập khẩu (theo chỉ số giá nước ngoài P*) (2)
Hàng hóa nhập khẩu (theo chỉ số giá trong nước P) (4)
Hàng tiêu dùng (chỉ số giá tiêu dùng – CPI )
Sự tăng giá nguyên liệu trong sản xuất (Chỉ số giá sản xuất – PPI) sẽ dẫn đến lãi suất tiền gửi cao hơn Điều này khiến người dân và doanh nghiệp có xu hướng gửi tiền vào ngân hàng thay vì đầu tư vào sản xuất kinh doanh Hệ quả là cầu tiền giảm do tổng đầu tư giảm, dẫn đến tổng cầu cũng giảm và giá cả giảm theo.
Vì thế dùng công cụ lãi suất có thể tăng hoặc giảm khối lượng tín dụng của
NHTM để đạt mục đích của chính sách tiền tệ - ổn định lạm phát.
1.2.3 Lạm phát và Tỷ giá hối đoái
Thuyết phản hồi của George Soros (Giả kim thuật Tài chính, The Alchemy of
Theo Finance (tr 27-45 và 69-80), mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát không phải là một chiều mà là một vòng tuần hoàn, nơi cả hai yếu tố tác động lẫn nhau Không thể xác định rõ ràng cái nào là nguyên nhân và cái nào là kết quả Ông gọi mối quan hệ này là “vòng ác” khi đồng nội tệ mất giá và lạm phát tăng cao, trong khi đó, nó trở thành “vòng thiện” khi tình hình ngược lại xảy ra.
Theo Nicoleta (2007), sự biến động của tỷ giá hối đoái có thể tác động đến tỷ lệ lạm phát qua hai kênh: trực tiếp và gián tiếp Kênh trực tiếp thể hiện rõ qua các cú sốc tỷ giá, như sự phá giá tiền tệ, dẫn đến việc hàng hóa tiêu dùng nhập khẩu và nguyên liệu thô trở nên đắt đỏ hơn.
Sau đó dẫn đến chi phí sản xuất cao hơn và kết quả là, giá tiêu dùng cao hơn.
Hình 1.1: Cơ chế truyền dẫn tỷ giá thông qua kênh trực tiếp
Tác động của lạm phát tới tỷ giá hối đoái
Nghiên cứu về mối quan hệ thâm hụt ngân sách và lạm phát 17
Các nhà kinh tế tiền tệ cho rằng thâm hụt ngân sách hàng năm, nếu kéo dài, thường được tài trợ bằng cách tạo ra tiền, dẫn đến sự gia tăng cung tiền và nhu cầu quá mức, từ đó gây ra lạm phát Mặc dù lý thuyết cổ điển cho rằng thâm hụt ngân sách là nguyên nhân gây ra lạm phát, Habibullah, Cheah và Hamid (2011) đã chỉ ra rằng kết quả từ các nghiên cứu trong ba thập kỷ qua cho thấy có sự pha trộn, với ba hướng kết quả khác nhau.
2.1.1 Các nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ là có ý nghĩa thống kê
Hamburger và Zwick (1981) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát tại Mỹ trong giai đoạn 1954 – 1976, và đã kết luận rằng thâm hụt ngân sách là nguyên nhân gây ra lạm phát Đặc biệt, mối quan hệ này trở nên rõ ràng hơn trong "giai đoạn Keynes" từ 1961 đến 1974.
Nghiên cứu của Darrat (1985) chỉ ra rằng thâm hụt ngân sách và tăng trưởng tiền tệ đã dẫn đến lạm phát đáng kể trong giai đoạn 1958-1979 Tiếp theo, De Haan và Zelhorst (1990) đã điều tra 17 nước đang phát triển từ 1961 đến 1985, phát hiện ra rằng thâm hụt ngân sách có mối tương quan với lạm phát trong thời kỳ lạm phát mạnh.
Sử dụng phân tích đồng liên kết, Metin (1998) phát hiện rằng thâm hụt trực tiếp gây ra lạm phát ở Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn 1954 -1986 Và Cottarelli et al.
Nghiên cứu năm 1998 đã phân tích dữ liệu từ 47 quốc gia trong giai đoạn 1993 đến 1996, cho thấy thâm hụt ngân sách có ảnh hưởng đáng kể đến lạm phát Hơn nữa, mối liên hệ giữa tỷ lệ lạm phát trong quá khứ và hiện tại là liên tục và có tính động.
Nghiên cứu của Fischer et al (2002) đã phân tích mối quan hệ giữa lạm phát, tăng trưởng tiền tệ, phát hành tiền và thâm hụt ngân sách trên dữ liệu của 94 quốc gia trong giai đoạn 1960-1995 Kết quả cho thấy thâm hụt ngân sách có mối liên hệ tích cực với phát hành tiền và lạm phát.
Nghiờn cứu của Domaỗ và Yucel (2005) điều tra 15 thị trường mới nổi từ năm
Từ năm 1980 đến 2001, nghiên cứu cho thấy thâm hụt chính phủ có ảnh hưởng tích cực đến lạm phát cao Dữ liệu bảng chỉ ra rằng ở các quốc gia có lạm phát trung bình cao, thâm hụt ngân sách đóng vai trò quan trọng trong việc phát hành tiền và gây ra lạm phát Hơn nữa, thâm hụt ngân sách cũng có mối tương quan dương với lạm phát trong suốt giai đoạn lạm phát cao.
2.1.2 Các nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ là không có ý nghĩa
Nghiên cứu của Karras (1994) đã sử dụng dữ liệu không gian và thời gian để phân tích mối quan hệ giữa thâm hụt và lạm phát Kết quả cho thấy, trong giai đoạn từ những năm 1950 đến 1980, thâm hụt không gây ra lạm phát ở 32 quốc gia phát triển và đang phát triển.
Ahking và Miller (1985) đã phân tích dữ liệu quý từ năm 1947 đến 1980, và chỉ ra rằng mối quan hệ giữa thâm hụt và lạm phát ở Mỹ không tồn tại trong một số giai đoạn nhất định.
King và Plosser (1985) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa thâm hụt ngân sách và phát hành tiền trong mô hình kinh tế vĩ mô tân cổ điển tại 12 quốc gia công nghiệp và đang phát triển Kết quả cho thấy có một kết nối nhỏ giữa thâm hụt ngân sách và thuế lạm phát trong giai đoạn 1953-1982 ở Mỹ, tuy nhiên, mối quan hệ này không được xác định là có ý nghĩa.
Giannaros và Kolluri (1986) đã nghiên cứu dữ liệu từ 10 nước công nghiệp hoặc phát triển trong giai đoạn 1950 đến 1981, và kết quả cho thấy tác động của thâm hụt ngân sách đối với cung tiền và lạm phát không có ý nghĩa đáng kể.
Protopapadakis và Siegel (1987) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa nợ - tiền và nợ - lạm phát ở 10 quốc gia tiên tiến trong giai đoạn 1952-1987, và kết luận rằng sự liên kết giữa tăng trưởng nợ và lạm phát là rất yếu.
Barnhart và Darrat (1988) đã kiểm tra mối quan hệ nhân quả Granger giữa thâm hụt ngân sách và tăng trưởng tiền tệ ở 7 quốc gia công nghiệp từ năm 1960 đến 1984 Kết quả nghiên cứu cho thấy họ bác bỏ giả thuyết rằng thâm hụt ngân sách gây ra sự gia tăng trong tăng trưởng tiền tệ, đồng thời cũng không xác nhận mối quan hệ nhân quả theo chiều ngược lại.
Komulainen và Pirttilọ (2002) đã nghiên cứu dữ liệu từ ba nền kinh tế chuyển đổi, bao gồm Nga, Bulgaria và Romania, và kết luận rằng thâm hụt ngân sách không có ảnh hưởng đến việc gây ra lạm phát.
2.1.3 Các nghiên cứu tìm ra mối quan hệ là có sự pha trộn
Loungani và Swagel (2003) đã chỉ ra rằng sự cân bằng ngân sách có mối tương quan yếu với lạm phát tại 53 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn 1964-1998, nhưng mối tương quan này trở nên mạnh mẽ hơn ở những quốc gia có lạm phát trung bình cao Họ cũng phát hiện ra rằng có một mối quan hệ phi tuyến giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát, với tác động của thâm hụt lên lạm phát trở nên đáng kể khi tỷ lệ thâm hụt so với GDP vượt quá 5%.
Catão và Terrones (2005) thu thập dữ liệu từ 107 quốc gia trong giai đoạn 1960 -
Nghiên cứu năm 2001 đã chỉ ra rằng tác động của thâm hụt tài chính đối với lạm phát phụ thuộc vào độ sâu tài chính, căn cứ tính thuế lạm phát và độ tin cậy của cơ quan tiền tệ Cụ thể, thâm hụt tài chính có khả năng gây ra lạm phát ở các nước đang phát triển và những quốc gia có lạm phát cao, trong khi không ảnh hưởng đến các nước phát triển và có lạm phát thấp Điều này xảy ra do các nước đang phát triển thường có nguồn thu thuế kém hiệu quả, bất ổn chính trị và hạn chế trong việc vay nợ nước ngoài, dẫn đến chi phí thuế lạm phát cao hơn.
Nghiên cứu về mối quan hệ lạm phát và lãi suất 21
2.2.1 Một số nghiên cứu ở các nước phát triển
Bắt đầu với Fama (1975), ông đưa ra kết luận rằng trong suốt giai đoạn 1953-
Năm 1971, thị trường chứng khoán cho thấy hiệu quả trong việc sử dụng thông tin về lạm phát tương lai để xác định lãi suất danh nghĩa kỳ hạn 1-6 tháng, đồng thời nghiên cứu của Fama cũng nhất quán với quan điểm của Fisher Tuy nhiên, nhiều tác giả như Carlson (1977), Nelson và Schwert (1977), Levi-Makin (1979), và Tanzi (1980) đã đưa ra bằng chứng bác bỏ nhận định của Fama Cụ thể, Levi-Makin (1979) lập luận rằng lạm phát kỳ vọng phụ thuộc vào nhiều yếu tố như thay đổi việc làm và sản lượng đầu ra, cùng với sự không chắc chắn về biến động lạm phát tương lai, dẫn đến việc lãi suất thực không cố định và giải thích cho những kết quả trái ngược với Fama (1975).
Nghiên cứu của Mishkin (1992) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát chỉ tồn tại trong một số giai đoạn nhất định Tác giả cũng nhận định rằng lạm phát không phải là yếu tố dự báo đáng tin cậy cho lãi suất trong ngắn hạn.
Nghiên cứu gần đây tại Mỹ, như của Crowder và Hoffman (1996), chỉ ra rằng lãi suất danh nghĩa điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát kỳ vọng với tỷ lệ cao hơn 1:1 Fahmy và Kandil (2003) đã kiểm tra dữ liệu từ 1980 đến đầu 1990 và khẳng định sự tồn tại của mối quan hệ đồng liên kết giữa lãi suất danh nghĩa và tỷ lệ lạm phát trong dài hạn Tương tự, nghiên cứu của Tillmann (2004) cũng phát hiện bằng chứng về mối quan hệ Fisher trong dữ liệu thời gian sau chiến tranh.
Nhiều nghiên cứu tại Phần Lan, Anh và Ý đã kiểm định hiệu ứng Fisher Junttila (2001) sử dụng mô hình ARIMA trong giai đoạn 1987-1996 và bác bỏ hiệu ứng này tại Phần Lan Tương tự, Evans (1998) cũng không tìm thấy bằng chứng đáng tin cậy về mối quan hệ giữa lạm phát kỳ vọng và lãi suất ở Anh Ngược lại, Muscatelli và Spinelli (2000) đã phân tích dữ liệu tại Ý từ 1948-1990 và phát hiện rằng lạm phát kỳ vọng và lãi suất danh nghĩa có mối liên kết đồng biến trong dài hạn.
Miyagawa và Morita (2003) đã bác bỏ mối quan hệ tỷ lệ 1:1 giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát kỳ vọng tại Nhật Bản, Thụy Sĩ và Ý Yuhn (1996) xác nhận hiệu ứng Fisher tồn tại ở Mỹ, Đức và Nhật, nhưng không đủ chứng cứ để khẳng định hiệu lực của nó tại Canada và Anh trong giai đoạn từ tháng 9/1973 đến tháng 6/1993 Lardic và Mignon (2003) công nhận hiệu ứng Fisher có giá trị ở các nước G7, ngoại trừ Đức, trong giai đoạn từ tháng 1/1970 đến tháng 3/2001.
2.2.2 Một số nghiên cứu ở các nước đang phát triển
Nghiên cứu của Garcia (1993) đã chỉ ra giá trị của hiệu ứng Fisher khi phân tích dữ liệu về lạm phát và lãi suất tại Brazil trong giai đoạn 1993.
Nghiên cứu của Carneiro, Divino và Rocha (2002) cùng với Phylaktis và Blake (1993) đã kiểm định giả thuyết Fisher tại ba nền kinh tế có tỷ lệ lạm phát cao, bao gồm Brazil, Mexico và Argentina Phylaktis và Blake (1993) đã phát hiện ra bằng chứng mạnh mẽ cho mối quan hệ dài hạn giữa lãi suất danh nghĩa và lạm phát kỳ vọng, trong khi Carneiro, Divino và Rocha (2002) chỉ xác nhận giả thuyết Fisher ở Brazil và Argentina.
Cooray (2002-2003) đã phân tích dữ liệu trái phiếu 3 tháng và lạm phát kỳ vọng từ năm 1952 đến 1998, cho thấy rằng lãi suất phản ứng chậm với lạm phát kỳ vọng Ông cũng chỉ ra rằng chính sách tiền tệ có ảnh hưởng mạnh mẽ đến lãi suất trong ngắn hạn.
Nghiên cứu của Mitchell Innes (2006) đã chỉ ra rằng mối quan hệ giữa lạm phát kỳ vọng và lãi suất danh nghĩa ở Nam Phi không được chấp nhận trong ngắn hạn Tuy nhiên, trong dài hạn, có sự đồng liên kết giữa lãi suất dài hạn và lạm phát kỳ vọng.
2.2.3 Bằng chứng thực nghiệmtại Việt Nam
Nghiên cứu của Nguyễn Trọng Hoài về “Phân tích lãi suất danh nghĩa và lạm phát trong đổi mới tài chính ở Việt Nam” đã chỉ ra rằng lạm phát tác động đến lãi suất danh nghĩa trong giai đoạn 1992-2002 Cụ thể, khi tỷ lệ lạm phát dự kiến tăng 1%, lãi suất danh nghĩa tăng 1.31%, trong khi lãi suất không thể giải thích được lạm phát Kết quả này nhấn mạnh mối quan hệ giữa lạm phát và lãi suất trong bối cảnh tài chính Việt Nam.
Nghiên cứu của tác giả Lê Quốc Hưng mang tên “Lạm phát Việt Nam, nguyên nhân căn bản và giải pháp kiềm chế trong thời gian tới” đã phân tích số liệu từ tháng 1/1995 đến tháng 2/2011 với 164 quan sát sau khi điều chỉnh Kết quả cho thấy lãi suất ở Việt Nam trong giai đoạn đổi mới có tác động rất ít đến lạm phát.
Nghiên cứu ở các quốc gia phát triển và đang phát triển cho thấy kết quả trái ngược Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ tích cực lâu dài giữa lãi suất danh nghĩa và tỷ lệ lạm phát kỳ vọng.
Phương pháp luận và mô hình nghiên cứu 27
Phương pháp luận 27
Đề tài nghiên cứu sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số cho phân tích dữ liệu bảng (Panel error-correction mechanism model) nhằm xác định các tác động ngắn hạn và dài hạn, đồng thời tính toán tốc độ hiệu chỉnh để đạt được sự cân bằng Nghiên cứu dựa vào giá trị thống kê F (hay kiểm định Wald) để phân tích ý nghĩa của mô hình Đầu tiên, đề tài sẽ kiểm định tính dừng của các biến trong bảng thông qua kiểm định Fisher với thuộc tính Augmented Dickey-Fuller (ADF).
Phương pháp Phillips-Perron cho phép lựa chọn các biến dựa trên kết quả đạt được, có thể là tích hợp bậc 0 I(0) hoặc sai phân bậc nhất I(1) Để các biến trong mô hình có tính đồng liên kết, cần có sự kết hợp giữa một số biến tích hợp I(0) và một số biến tích hợp I(1).
Nghiên cứu sử dụng kiểm định đồng liên kết Westerlund (2007) để phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và các biến số như thâm hụt ngân sách, lãi suất, tỷ giá hối đoái, và độ mở thương mại, nhằm xác định xem có tồn tại tính đồng liên kết giữa các cặp biến này hay không.
Bước tiếp theo trong nghiên cứu này là thực hiện hồi qui bảng với các tác động cố định nhằm thiết lập cân bằng dài hạn Quá trình này sẽ cho phép tính toán phần dư, tức là hệ số kết hợp tuyến tính của các biến trong mô hình Nếu các biến có tính đồng liên kết, kết quả kiểm định tính dừng của phần dư sẽ cho thấy phần dư đạt tính dừng với mức ý nghĩa.
Đề tài thực hiện hồi qui dữ liệu bảng cho các biến sai phân kết hợp với độ trễ bậc nhất của phần dư và các tác động cố định nhằm thiết lập phương trình ngắn hạn, từ đó tính toán tốc độ hiệu chỉnh của mô hình.
hình Mô nghiên cứu 28
Việc áp dụng các ước lượng dữ liệu bảng với tác động cố định theo Wooldridge (2002) giúp tăng cường số lượng quan sát và giảm thiểu vấn đề đa cộng tuyến giữa các biến Phương pháp này giả định rằng các hệ số gốc của các biến giải thích là đồng nhất cho tất cả các đơn vị bảng, ngoại trừ các hệ số cắt (hằng số) có thể khác nhau ở từng đơn vị.
3.2.1 Kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian
Trước khi xây dựng mô hình, cần kiểm tra tính dừng và bậc tích hợp của các biến thời gian Một biến được coi là dừng hiệp phương sai khi giá trị trung bình và phương sai của nó không thay đổi theo thời gian, đồng thời hiệp phương sai giữa hai giai đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách giữa chúng, không phụ thuộc vào thời điểm tính toán.
Khi một hoặc nhiều biến trong mô hình không dừng, việc kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy trở nên không đáng tin cậy Nghiên cứu đặc tính của các chuỗi không dừng chỉ có giá trị trong giai đoạn khảo sát cụ thể và không thể áp dụng cho các giai đoạn khác Hơn nữa, phân tích hồi quy cho các chuỗi không dừng có thể dẫn đến hồi quy giả mạo, với hệ số xác định R² cao và thống kê t có ý nghĩa nhưng lại thiếu ý nghĩa kinh tế thực sự (Granger và Newbold, 1974).
Tính dừng của chuỗi thời gian được xác định thông qua việc kiểm định trị riêng của nghiệm đơn vị, sử dụng các phương pháp như kiểm định Fisher và kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) hoặc Phillips-Perron Phương pháp luận cho các kiểm định này được trình bày chi tiết để đảm bảo tính chính xác trong việc phân tích dữ liệu.
Kiểm định Fishercho dữ liệu bảng ( dữ liệu bảng cân bằng và không cân bằng) p i = F (G iTi )
G iTi : Quốc gia thứ i, chuỗi thời gian của quốc gia thứ i là
P i là p-value của quốc gia i;
F(.) là hàm số với biến tự do là G i
Kiểm định Fisher (1932) dựa vào tổng log-p-value với mô hình như sau:
Sự kết hợp p-value từ kiểm định tính dừng của từng quốc gia i là kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng, với p theo quy luật phân phối chuẩn χ², bậc tự do 2N khi T → ∞ có giới hạn trên là N Năm 1999, Choice đã giới thiệu thêm hai kiểm định thống kê, bên cạnh kiểm định chi bình phương nghịch đảo (Inverse chi-square test) của Fisher, bao gồm kiểm định nghịch đảo thông thường (Inverse normal test).
Với φ là phân phối tích lũy chuẩn tắc và ZN(0;1)
Thứ hai là kiểm định logit
P i ) có phân phối logistic với mức ý nghĩa 0 và phương sai π
Theo Choice, ưu điểm chính của ba kết hợp p-value này là:
1 Dữ liệu chéo (dạng bảng) có thể vô hạn hoặc hữu hạn
2 Mỗi nhóm có thể có thành phần ngẫu nhiên hoặc không ngẫu nhiên
3 Chuỗi thời gian T có thể khác nhau với mỗi không gian i
4 Giả thiết đối nghịch (H1) cho phép một vài nhóm thì dừng, một vài thì không Khi
N lớn, Choice đề nghị thêm kiểm đinh chi bình phương nghịch đảo bổ sung
Cho thấy N càng tăng thì kết quả càng có độ tin cậy cao. Ưu điểm của kiểm định fisher
- Không đòi hỏi dữ liệu cân bằng trong khi các kiểm định khác đòi hỏi dữ liệu phải cân bằng.
Phương pháp này không bị ràng buộc nhiều, cho phép áp dụng cho bất kỳ kiểm định tính dừng nào, bao gồm cả kiểm định ADF Độ trễ có thể được lựa chọn khác nhau cho từng mẫu và không có giới hạn về kích thước mẫu cho các mẫu khác nhau.
Kết quả chính xác và p-value trong kiểm định Fisher được suy ra từ mô hình, tuy nhiên, các kết quả này phụ thuộc vào những điều kiện khác nhau.
Khi T i → ∞, trong mô hình với dữ liệu dừng và không dừng, kiểm định Fisher là phương pháp ưu việt nhất cho nhóm dữ liệu bảng Điều này bởi vì kiểm định Fisher có khả năng phân biệt rõ ràng giữa giả thuyết null và giả thuyết thay thế, mang lại kết quả chính xác hơn.
Kiểm định Augmented Dickey Fuller (ADF)
Dựa trên nền tảng kiểm định Dickey-Fuller, ADF có mô hình như sau
Y = Biến chuỗi thời gian cần khảo sát.
= các tham số ước lượng ut = nhiễu trắng
Giả thuyết null trong các tình huống này có thể được diễn đạt:
H0: β = 0 (cho thấy Yt có một xu hướng stochastic, đó là không dừng).
Một xu thế thời gian (t) có thể được thêm vào phương trình (3.3) nếu Yt dừng quanh một quá trình tuyến tính xác định Vì thế, phương trình (3.3) trở thành:
Với: t = biến xu thế δ = tham số ước lượng của biến xu thế
Phillips và Perron (1988) đã phát triển các kiểm định nghiệm đơn vị nổi bật cho phân tích chuỗi thời gian trong tài chính Kiểm định Phillips-Perron (PP) khác với kiểm định ADF ở cách xử lý tương quan chuỗi và phương sai sai số không đồng nhất Cụ thể, trong khi ADF áp dụng mô hình tự hồi qui tham số để xấp xỉ cấu trúc ARMA của sai số, thì kiểm định PP lại bỏ qua sự tương quan chuỗi trong mô hình kiểm định.
Với ut tích hợp bậc không I(0) và phương sai sai số đồng nhất, việc kiểm định PP điều chỉnh sự tương quan chuỗi và phương sai sai số không đồng nhất trong các sai số ut của mô hình được thực hiện bằng cách bổ sung trực tiếp các thống kê kiểm định tπ=0 và T π ˆ Các thống kê bổ sung này được ký hiệu là Zt và Zπ, có dạng cụ thể.
Các đại lượng σ ˆ 2 và λˆ 2 là các ước lượng nhất quán của các tham số phương sai: σ 2 = lim T − 1 ∑ T E u 2 x →∞ t t =1 λ 2 = lim T −1 ∑ T E T −1 S 2 x →∞ T t = 1
Với S T = ∑ t = 1 u t, phương sai mẫu của bình phương phần dư tối thiểu uˆ 2 là ước lượng nhất quán cho σ 2 Đồng thời, ước lượng phương sai dài hạn Newey-West của ut được xác định bằng cách sử dụng uˆ như một ước lượng nhất quán cho λ 2.
Dưới giả thuyết null π = 0, thống kê Zt và Zπ có phân phối cận chuẩn tương tự như thống kê t và thống kê chệch chuẩn hóa của ADF Kiểm định PP có ưu điểm vượt trội so với ADF nhờ khả năng xử lý phương sai sai số không đồng nhất một cách tổng quát Thêm vào đó, người dùng không cần phải xác định độ trễ cho mô hình kiểm định, điều này giúp đơn giản hóa quá trình kiểm tra.
3.2.2 Kiểm định tính đồng liên kết bảng Westerlund
Westerlund (2007) đã đề xuất bốn tiêu chuẩn để kiểm định đồng liên kết cho dữ liệu bảng Mục tiêu chính là xác định sự không tồn tại của tính đồng liên kết bằng cách kiểm tra xem các đơn vị bảng có bị sai số điều chỉnh hay không.
Xét mô hình hiệu chỉnh sai số sau:
∆yit = λ i + α i1 y −1+β+ i1α i2∆yit−2 + + α ip ∆yit− p + β i0∆xit x it−1 +
Giả thuyết thống kê cho từng đơn vị bảng cũng như toàn bộ dữ liệu bảng:
1 i αi là ước lượng của tốc độ hiệu chỉnh sai số đạt đến sự cân bằng trong dài hạn yit
) xit cho tất cả các chuỗi i.
Các thống kê Gα và Gt được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê cho từng đơn vị trong bảng, trong khi các thống kê Pα và Pt thực hiện kiểm định ý nghĩa thống kê cho toàn bộ dữ liệu của bảng.
Việc bác bỏ giả thuyết H0 nên được xem như là bác bỏ tính đồng liên kết của toàn bộ dữ liệu bảng.
Các tiêu chuẩn kiểm định có tính linh hoạt cao, cho phép xử lý các đặc tính không đồng nhất trong quá trình hồi quy các biến ngắn hạn và dài hạn của mô hình hiệu chỉnh sai số.
Kiểm định tính đồng liên kết bảng của Westerlund có thể áp dụng cho các bảng dữ liệu không cân bằng.
Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng 42
Số lượng quan sát trong nghiên cứu (8 quốc gia x 19 quan sát hàng năm) không đủ để áp dụng kiểm định trị riêng nghiệm đơn vị cho chuỗi thời gian Do đó, nghiên cứu đã sử dụng các kiểm định trị riêng nghiệm đơn vị bảng, được coi là phù hợp trong trường hợp này Những kiểm định này không chỉ nâng cao khả năng của kiểm định trị riêng nghiệm đơn vị nhờ vào thời gian quan sát mà còn giảm thiểu nguy cơ làm mất cấu trúc dữ liệu.
Trong các phương pháp kiểm định riêng nghiệm đơn vị cho bảng dữ liệu, chỉ có kiểm định Im-Perasan-Shin và Fisher type test có thể áp dụng cho bảng dữ liệu không cân bằng Do đó, nghiên cứu này sử dụng kiểm định Fisher kết hợp với thuộc tính Phillips-Perron để phân tích các biến trong mô hình.
Bảng 4.2 Kiểm định fisher thuộc tính Phillips-Perron không xu thế, độ trễ 2
Biến Tiêu chuẩn Value p- value N T
Modified inv chi-squared Pm
Bảng 4.3 Kiểm định fisher thuộc tính Phillips-Perron có xu thế, độ trễ 2
Biến Tiêu chuẩn Value p-value N T
Modified inv chi-squared Pm
Modified inv chi-squared Pm
Modified inv chi-squared Pm
*** , ** , * : Ý nghĩa lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Theo Bảng 4.2 về kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình, tại độ trễ hai và kiểm định không xu thế, biến BUD và biến INF đạt mức dừng có ý nghĩa 1% theo cả 4 tiêu chuẩn kiểm định Ngược lại, 3 biến còn lại không đạt được tính dừng, ngay cả ở mức ý nghĩa 10%.
Tương tự như Bảng 4.3, với độ trễ bằng hai và kiểm định có xu thế, chỉ có biến INF dừng ở mức ý nghĩa 1% cho tất cả tiêu chuẩn Biến BUD có tiêu chuẩn dừng ở mức ý nghĩa 5% và 10%, trong khi các biến còn lại đều không dừng Điều này cho thấy biến BUD và INF có bậc tích hợp bậc 0, ký hiệu là I(0).
Bảng 4.4: Kiểm định fisher thuộc tính Phillips-Perron không xu thế, độ trễ 2 (biến sai phân)
Biến Tiêu chuẩn value p-value N T
Bảng 4.5: Kiểm định fisher thuộc tính Phillips-Perron có xu thế, độ trễ 2 (biến sai phân)
Biến Tiêu chuẩn Value p-value N T
Modified inv chi-squared Pm
Modified inv chi-squared Pm
Modified inv chi-squared Pm
Ở mức sai phân bậc nhất, kiểm định tính dừng Fisher với thuộc tính Phillips-Perron cho thấy ba biến INTE, LnEXC và OPEN đều dừng ở mức ý nghĩa 1% cho cả hai điều kiện có xu thế và không xu thế, với độ trễ bằng hai (Bảng 4.4 và 4.5) Mặc dù không dừng ở mức ý nghĩa, cả ba biến này vẫn dừng ở mức sai phân, cho thấy chúng có bậc tích hợp bậc nhất, ký hiệu là I(1).
Qua kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình bằng kiểm định Fisher và thuộc tính Phillips-Perron, chúng tôi đã phân tích dữ liệu bảng không cân bằng và xác định được các đặc tính của các biến Cụ thể, các biến BUD và INF dừng ở mức ý nghĩa với bậc tích hợp I(0), trong khi các biến INTE, LnEXC và OPEN dừng ở mức sai phân với bậc tích hợp I(1).
Trong mô hình khảo sát, một số biến có bậc tích hợp I(0) và một số biến có bậc tích hợp I(1), cho thấy sự tồn tại của đặc tính đồng liên kết (co-integration) giữa các biến Điều này có nghĩa là có một sự kết hợp tuyến tính giữa các biến, với phần dư của sự kết hợp này có đặc tính dừng ở mức ý nghĩa, tức là bậc tích hợp là I(0) Để xác định chắc chắn hơn về đặc tính đồng liên kết giữa các biến và lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp, cần tiến hành kiểm định tính đồng liên kết bảng với biến phụ thuộc là INF.
Kiểm định tính đồng liên kết bảng Westerlund 47
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
***, ** : 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
Theo Westerlund (2007), có 4 giá trị kiểm định và 3 cặp biến đồng liên kết gồm INF – BUD, INF – INTE và INF – LnEX Mô hình hiệu chỉnh sai số ECM được xác định là mô hình thích hợp nhất để hồi quy các biến này.
4.4 Mô 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 mô 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 mô hình) trong phương trình hồi qui giữa các biến trong dài hạn có dừng ở bậc tích hợp bậc không I(0) hay không.
4.4.1 Phương trình hồi qui giữa các biến trong dài hạn
Bảng 4.7 Kết quả hồi qui mô hình cân bằng trong dài hạn (Panel EC model) với biến phụ thuộc là INF
Hệ số ước lượng P > |t| F-test R 2
*** , ** , * : Ý nghĩa lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Kết quả hồi qui mô hình cân bằng của các biến trong dài hạn trong Bảng 4.7 cho ta những nhận định sau:
Kết quả kiểm định F (kiểm định Wald) cho thấy tác động đồng thời của bốn biến BUD, INTE, LnEXC và OPEN lên biến INF có ý nghĩa thống kê ở mức 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 BUD là 0.4200391 cho thấy thâm hụt ngân sách có tác động tích cực đến lạm phát, với 1% thay đổi trong thâm hụt ngân sách dẫn đến 0.42% thay đổi trong lạm phát Điều này phù hợp với lý thuyết kinh tế về mối quan hệ giữa hai yếu tố này Tuy nhiên, với mức ý nghĩa 10%, mối quan hệ này không mạnh mẽ và thiếu ý nghĩa thống kê trong các nước được khảo sát.
Hệ số ước lượng của INTE là 1.277982, cho thấy lãi suất và lạm phát có mối quan hệ cùng chiều; cụ thể, 1% thay đổi trong lãi suất dẫn đến 1.27% thay đổi của lạm phát Kết quả này khác với lý thuyết cho rằng tăng lãi suất sẽ khuyến khích tiết kiệm, giảm cầu tiền và lạm phát Tuy nhiên, điều này chỉ đúng khi nền kinh tế đã có lạm phát cao, lúc này việc tăng lãi suất của NHTW giúp kiềm chế lạm phát Trong trường hợp nền kinh tế chưa toàn dụng và lạm phát ở mức vừa phải, lãi suất tăng có thể khiến doanh nghiệp khó tiếp cận vốn vay, dẫn đến giảm sản xuất và cung hàng hóa, từ đó đẩy giá cả lên cao và làm tăng lạm phát Ngược lại, nếu lãi suất giảm, doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận vốn, mở rộng sản xuất, dẫn đến cung tăng và giá cả giảm, gây ra hiện tượng giảm phát.
Hệ số ước lượng của LnEXC là 0.0626898 với mức ý nghĩa 1%, cho thấy mối tương quan dương mạnh giữa tỷ giá hối đoái và lạm phát ở các nước Châu Á Cụ thể, khi tỷ giá hối đoái tăng 1% (đồng nội tệ mất giá so với USD), lạm phát tăng 0.062% Mặc dù sự thay đổi tỷ giá hối đoái khi lạm phát thay đổi là nhỏ, nhưng kết quả này phù hợp với 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 sự thay đổi của biến lạm phát thông qua các yếu tố như thâm hụt ngân sách, lãi suất và tỷ giá hối đoái là tương đối phù hợp, với giá trị R² trong từng quốc gia đạt 0.4977.
Dựa vào phương trình hồi quy cân bằng của các biến trong dài hạn, chúng ta có thể tính toán phần dư Resid, thể hiện phần kết hợp tuyến tính của tất cả các biến Giá trị thống kê mô tả của biến phần dư Resid được trình bày như sau.
Bảng 4.8 Thống kê mô tả phần dư Resid
Biến Trung bình Độ lệch chuẩn
Theo Bảng 4.8, phần dư có giá trị trung bình gần bằng zero, cho thấy các giá trị phần dư phân bố xung quanh giá trị cố định này Khi áp dụng kiểm định Fisher thuộc tính Phillip-Perron với độ trễ bằng 2, biến phần dư thể hiện xu thế và không xu thế, kết quả được trình bày trong Bảng 4.9 và Bảng 4.10.
Bảng 4.9 Kiểm định fisher thuộc tính Phillips-Perron không xu thế, độ trễ
Biến Tiêu chuẩn Value p- value N T
Modified inv chi-squared Pm
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
Modified inv chi-squared Pm
Dựa vào Bảng 4.9 và 4.10, việc kiểm định tính dừng của biến phần dư trong hai trường hợp không xu thế và có xu thế cho thấy rằng phần dư Resid đều dừng ở mức ý nghĩa 1% theo cả 4 tiêu chuẩn khảo sát Điều này chỉ ra rằng Resid có bậc tích hợp I(0) Do đó, có thể kết luận rằng mô hình hiệu chỉnh sai số ECM là phù hợp cho việc phân tích dữ liệu bảng không cân bằng đang được khảo sát.
Bước tiếp theo trong mô hình phân tích ECM là phân tích phương trình hồi quy của các biến trong ngắn hạn và tính toán tốc độ hiệu chỉnh.
4.4.2 Phương trình hồi qui của các biến trong ngắn hạn
Bước cuối cùng trong mô hình hiệu chỉnh sai số ECM là xác định hệ số điều chỉnh, phản ánh tốc độ hiệu chỉnh kết hợp của các biến trong ngắn hạn để cân bằng tác động của các biến trong dài hạn Để thực hiện điều này, chúng ta tiến hành hồi quy 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, từ đó thu được phương trình tác động của các biến trong ngắn hạn Kết quả hồi quy được trình bày chi tiết trong Bảng 4.11.
Bảng 4.11: Kết quả hồi qui mô hình tác động trong ngắn hạn (Panel ECM model) với biến phụ thuộc là DINF
Hệ số ước lượng P > |t| F-test R 2
Tốc độ hiệu chỉnh β = 0.675 = 67.5% /năm
Bảng 4.11 cho ta các kết quả như sau:
Tác động đồng thời của bốn biến giải thích DBUD, DINTE, DLnEXC và LResid đến biến phụ thuộc DINF là có ý nghĩa với mức ý nghĩa 1%, được thể hiện qua giá trị thống kê F (kiểm định Wald) và p-value = 0.000.
- 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 của biến LResid có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy tốc độ hiệu chỉnh của mô hình đạt β = 0.675, tương đương 67.5% mỗi năm Với giá trị này, thời gian cần thiết để mô hình đạt được trạng thái cân bằng trong dài hạn là η = 100/67.5.
Tóm lại, mô hình hiệu chỉnh sai số ECM được áp dụng cho mô hình của đề tài cho các kết quả như sau:
Tất cả các biến giải thích trong mô hình BUD, INTE và LnEXC đều có ảnh hưởng tích cực đến lạm phát (INF) Hệ số hồi quy của cả ba biến này đều đạt mức ý nghĩa thống kê 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 (R 2 within = 0.4977).
- Tốc độ và thời gian hiệu chỉnh của mô hình lần lượt là β = 0.675 = 67.5%/ năm và η
Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger giữa lạm phát và thâm 53 hụt ngân sách
Để phân tích tác động giữa thâm hụt ngân sách (BUD) và lạm phát (INF), bài viết thực hiện kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger hai chiều bằng mô hình ít ràng buộc Mô hình này sử dụng độ trễ của biến phụ thuộc làm biến độc lập Trong quá trình kiểm định, BUD được xem là biến phụ thuộc đầu tiên, còn INF là biến giải thích, sau đó sẽ đảo ngược vai trò của chúng để kiểm tra mối quan hệ ngược lại.
Bảng 4.12 Kết quả hồi qui cho kiểm định nhân quả Granger giữa BUD và INF
BUD INF F(5, 7) = within = 0.3699 16.29 between = 0.9762 Prob > F =
Kết quả hồi qui cho mô hình ít ràng buộc với phân tích độ mạnh vce(robust) cho thấy kiểm định F (kiểm định Wald) có giá trị lớn, chứng tỏ mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Nghiên cứu chỉ ra rằng lạm phát ảnh hưởng đến thâm hụt ngân sách và ngược lại, thâm hụt ngân sách cũng tác động đến lạm phát Điều này khẳng định mối quan hệ dương, hai chiều giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát trong các quốc gia Châu Á được khảo sát.
Kết quả nghiên cứu cho thấy thâm hụt ngân sách có mối liên hệ chặt chẽ với lạm phát Khi thâm hụt ngân sách tăng do chi tiêu chính phủ vượt quá thu ngân sách, mức cầu trong nền kinh tế gia tăng, dẫn đến lạm phát do cầu kéo Ngược lại, khi lạm phát cao, chính phủ phải chi tiêu nhiều hơn để đạt được các mục tiêu kinh tế, trong khi nguồn thu không tăng tương ứng Hơn nữa, lãi suất gia tăng do lạm phát cũng làm tăng chi phí vay nợ của chính phủ, từ đó gia tăng thâm hụt ngân sách trong bối cảnh lạm phát cao.
Tổng hợp kết quả và hàm ý về mặt chính sách công 55
Kết quả phân tích mô hình hiệu chỉnh sai số ECM và kiểm định tính nhân quả Granger cho thấy lạm phát ở các nước châu Á cao hơn so với các nước phát triển, gây ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế Nghiên cứu chỉ ra rằng trong dài hạn, thâm hụt ngân sách, lãi suất và tỷ giá hối đoái đều có tác động dương và có ý nghĩa cao đối với lạm phát.
Mặc dù tỷ giá hối đoái có sự thay đổi 1%, nhưng chỉ tác động 0.062% đến lạm phát Điều này cho thấy rằng, trong bối cảnh chính phủ muốn khuyến khích xuất khẩu, việc hạ giá đồng nội tệ sẽ không gây ảnh hưởng đáng kể đến lạm phát và không làm tổn hại nhiều đến nền kinh tế.
Sự gia tăng thâm hụt ngân sách và lãi suất là hai yếu tố chính góp phần vào lạm phát, với mức ảnh hưởng lần lượt là 0.42% và 1.27% Việc chính phủ gia tăng chi tiêu đã dẫn đến thâm hụt ngân sách cao, gây tác động tiêu cực đến lạm phát Hơn nữa, chi tiêu chính phủ cũng làm tăng lãi suất, từ đó càng đẩy lạm phát lên mức cao hơn.
Trong mô hình kiểm định tính nhân quả Granger giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát, kết quả chỉ ra rằng có mối quan hệ đáng kể giữa hai biến này Cụ thể, thâm hụt ngân sách có ảnh hưởng đến lạm phát, cho thấy sự tương tác phức tạp giữa chính sách tài khóa và mức giá chung trong nền kinh tế.
Thâm hụt ngân sách và lạm phát có mối quan hệ hai chiều và tác động dương ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy rằng thâm hụt ngân sách có thể gây ra lạm phát và ngược lại Việc kiểm soát thâm hụt ngân sách không chỉ nhằm đảm bảo tính bền vững của nợ công mà còn để kiềm chế sự gia tăng không mong muốn của lạm phát Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng chính sách công tại các quốc gia trong khu vực Châu Á.
Kết quả phân tích cho thấy rõ ràng ý nghĩa chính sách công đối với 8 nước Châu Á, đặc biệt là Việt Nam, thông qua mô hình hiệu chỉnh sai số ECM và kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger Sự gia tăng thâm hụt ngân sách không chỉ gây ra lạm phát mà còn làm cho ngân sách chính phủ ngày càng thâm hụt Ngoài ra, lãi suất và tỷ giá hối đoái tăng cũng góp phần làm gia tăng lạm phát tại các quốc gia này Trong số các chỉ tiêu kinh tế, thâm hụt ngân sách và lãi suất là hai yếu tố có tác động mạnh nhất đến sự biến động của lạm phát.
Để hạn chế lạm phát, chính phủ cần giảm bớt thâm hụt ngân sách bằng cách tăng cường kiểm soát bội chi Một số giải pháp quản lý chính sách nhà nước liên quan đến bội chi đã được đề xuất.
Phương pháp tính và hạch toán ngân sách cần được thực hiện một cách công khai và minh bạch, tuân thủ các chuẩn mực quốc tế Các nguyên tắc chính giúp các quốc gia cải thiện tính minh bạch trong quản lý tài khóa được tóm tắt trong Cẩm nang Minh bạch Tài khóa (IMF, 2007).
Tại Việt Nam, nhiều khoản chi ngân sách từ trái phiếu Chính phủ cho lĩnh vực y tế, giáo dục và các khoản cho vay lại không được tính đầy đủ vào thâm hụt ngân sách và nợ công, dẫn đến sự không thống nhất trong hạch toán ngân sách Điều này làm cho số liệu thống kê không phản ánh chính xác thực trạng nợ công, gây khó khăn cho việc so sánh và quản lý rủi ro nợ công với các quốc gia khác Do đó, Việt Nam cần áp dụng phương pháp tính ngân sách đúng theo chuẩn quốc tế để phản ánh chính xác tình trạng tài khóa, từ đó hỗ trợ cho việc xây dựng chính sách kinh tế vĩ mô hợp lý nhằm giảm bội chi và kiểm soát lạm phát.
Mặc dù Việt Nam có tỉ lệ thu ngân sách nhà nước cao, nhưng vẫn thường xuyên đối mặt với thâm hụt do chi tiêu công quá lớn, chủ yếu cho các khoản chi thường xuyên thay vì đầu tư phát triển Do đó, cần cắt giảm các khoản chi tiêu công không cần thiết và kém hiệu quả bằng cách thiết lập tiêu chí để loại bỏ hoặc hoãn các dự án đầu tư kém hiệu quả Cần có đánh giá toàn diện về hiệu quả chi tiêu công theo từng lĩnh vực, tránh cắt giảm đồng loạt theo tỷ lệ cố định Việc rà soát và chuyển vốn từ các dự án chưa khởi công sang những dự án cấp bách và hiệu quả kinh tế cao cũng rất quan trọng Bên cạnh đó, cần kiểm tra lại tất cả các khâu hoạt động của chi tiêu thường xuyên để tổ chức lại bộ máy một cách hợp lý và cắt giảm các khoản chi không cần thiết.
Thứ ba, cần kiểm soát các khoản đầu tư công của doanh nghiệp Nhà nước (DNNN) bằng cách thành lập một Hội đồng thẩm định đầu tư độc lập, có nhiệm vụ đánh giá và thẩm định các dự án đầu tư một cách toàn diện và khách quan Kết luận của Hội đồng sẽ được công bố công khai, đồng thời đánh giá hiệu quả hoạt động của DNNN dựa trên các tiêu chí như lợi nhuận, công nghệ, tạo việc làm và đóng góp vào ngân sách, đảm bảo nguyên tắc minh bạch thông tin Chính phủ cũng cần tiếp tục quá trình cổ phần hóa và tái cấu trúc các DNNN trong lĩnh vực kinh doanh, nhằm tạo ra môi trường cạnh tranh lành mạnh hơn cho doanh nghiệp tư nhân.
Cải thiện nguồn thu ngân sách một cách bền vững là rất quan trọng trong bối cảnh Việt Nam phải cắt giảm thuế nhập khẩu theo cam kết WTO Nguồn thu ngân sách hiện nay chủ yếu dựa vào thuế trong nước, nhưng việc tăng thuế có thể không khuyến khích doanh nghiệp và tiêu dùng cá nhân, dẫn đến giảm tổng cầu và tăng trưởng kinh tế Hơn nữa, gánh nặng thuế cao có thể gây ra tình trạng trốn thuế và làm giảm hiệu quả của hệ thống thuế, dẫn đến phân bổ nguồn lực không hợp lý.
Để tăng cường nguồn thu ngân sách, cần cải cách hệ thống thuế, đặc biệt là thuế thu nhập cá nhân Việc áp dụng thuế đối với các nguồn thu nhập từ đầu tư như thuế thu nhập bất động sản, thuế thu nhập vàng và thuế thu nhập chứng khoán sẽ tạo ra nguồn thu lớn cho ngân sách nhà nước Đồng thời, cần thực hiện các biện pháp triệt để để ngăn chặn tình trạng trốn thuế, tăng cường công tác kiểm tra nhằm phát hiện và xử lý các hành vi khai báo thuế sai sự thật của doanh nghiệp và cá nhân.
Nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ nhân quả Granger hai chiều giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát ở 8 quốc gia Châu Á, bao gồm Việt Nam, trong giai đoạn 1994-2012 Kết quả cho thấy thâm hụt ngân sách, được đo bằng tỷ lệ thâm hụt/GDP, có ảnh hưởng tích cực đến lạm phát, được xác định qua tỷ lệ thay đổi hàng năm của chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Ngược lại, lạm phát cũng tác động tích cực đến thâm hụt ngân sách Mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê mạnh mẽ ở mức 1%.
Mặc dù nghiên cứu tập trung vào các quốc gia có đặc điểm kinh tế tương đồng để phân tích mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát, kết quả cho thấy sự không đồng nhất giữa 8 quốc gia khảo sát Các quốc gia này không chỉ có điều kiện ban đầu khác nhau mà còn chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố kinh tế - xã hội, văn hóa và mức sống khác nhau, dẫn đến những tác động khác nhau từ mối quan hệ hai chiều giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát Vì vậy, việc nghiên cứu sâu hơn về từng quốc gia, đặc biệt là Việt Nam, là cần thiết trong tương lai khi có thêm dữ liệu và kỹ thuật ước lượng cải thiện.
