GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
ASEAN đang hội nhập mạnh mẽ và trở thành một nền kinh tế lớn, là trung tâm thương mại quan trọng trên bản đồ kinh tế toàn cầu Theo tổng thư ký ASEAN Lê Lương Minh, 10 quốc gia trong khối hiện có tổng GDP khoảng gần 2.600 tỷ USD Năm 2016, ASEAN đã vượt qua Pháp để trở thành nền kinh tế lớn thứ 6 thế giới và thứ 3 châu Á Nếu duy trì đà tăng trưởng này, ASEAN dự kiến sẽ trở thành nền kinh tế lớn thứ 4 toàn cầu vào năm 2020.
Các thành viên ASEAN đang nỗ lực xây dựng một khu vực mở cửa và hội nhập vào nền kinh tế toàn cầu thông qua việc thực hiện và nâng cấp 5 Hiệp định Thương mại tự do (FTA) với các đối tác như Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, Ấn Độ, Australia và New Zealand ASEAN cũng đang tiến hành đàm phán FTA với Hồng Công và tham gia Hiệp định Đối tác kinh tế toàn diện khu vực (RCEP) Bên cạnh đó, ASEAN tích cực hợp tác kinh tế với các đối tác quan trọng khác như Hoa Kỳ, EU, Canada và Liên bang Nga thông qua các sáng kiến và chương trình hành động cụ thể, tập trung vào các lĩnh vực kinh tế thương mại, đầu tư quốc tế và phát triển năng lực.
Trong bối cảnh hội nhập và sự biến đổi của nền kinh tế toàn cầu, nghiên cứu cán cân thương mại trở nên cực kỳ quan trọng Việc này giúp các quốc gia nắm bắt thông tin về cung cầu tiền tệ, tình hình cán cân vãng lai, mức tiết kiệm, đầu tư và thu nhập thực tế Nhờ đó, các nước có thể dự đoán và khai thác tiềm năng sẵn có, đưa ra các giải pháp thiết thực cho hoạt động xuất-nhập khẩu, từ đó tăng cường liên kết thương mại trong khu vực và cải thiện điều tiết kinh tế vĩ mô.
Chúng em đã chọn đề tài “Tác động của các yếu tố vĩ mô tới cán cân thương mại của các nước ASEAN giai đoạn 2000-2016” cho bài tiểu luận môn Kinh tế lượng nhằm phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế lớn đến thương mại trong khu vực ASEAN trong khoảng thời gian này.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm xây dựng mô hình phân tích tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến cán cân thương mại của các quốc gia trong khối ASEAN Các mục tiêu cụ thể của nghiên cứu bao gồm việc xác định và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến cán cân thương mại trong khu vực này.
Hệ thống hóa lý thuyết về cán cân thương mại là rất quan trọng, đặc biệt là trong việc phân tích ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến cán cân thương mại Những yếu tố này bao gồm tỷ giá hối đoái, lạm phát, và tăng trưởng kinh tế, tất cả đều có tác động đáng kể đến sự cân bằng giữa xuất khẩu và nhập khẩu của một quốc gia Việc hiểu rõ mối liên hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô và cán cân thương mại sẽ giúp đưa ra các chính sách kinh tế hiệu quả hơn.
Thứ hai, xác định được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế tới sự biến động trong cán cân thương mại của các nước Đông Nam Á.
Để cải thiện cán cân thương mại tích cực cho Việt Nam và các quốc gia trong khối ASEAN, cần đề xuất các định hướng và giải pháp hiệu quả Việc này không chỉ giúp tăng cường mối quan hệ thương mại giữa các quốc gia trong khu vực mà còn thúc đẩy sự phát triển kinh tế bền vững.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là cán cân thương mại của một quốc gia và tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến cán cân thương mại này Nghiên cứu sẽ phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố như tỷ giá hối đoái, lạm phát, và tăng trưởng kinh tế với cán cân thương mại, nhằm hiểu rõ hơn về cách thức các yếu tố này ảnh hưởng đến sự cân bằng giữa xuất khẩu và nhập khẩu.
Đề tài nghiên cứu này tập trung vào cán cân thương mại của mười quốc gia thuộc khối ASEAN, bao gồm Brunei, Campuchia, Indonesia, Lào, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu về mặt thời gian: Đề tài được thực hiện dựa trên phân tích số liệu trong 17 năm từ năm 2000 đến năm 2016
Tình hình nghiên cứu và khoảng trống nghiên cứu
Tô Trung Thành (2016) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến cán cân thương mại Việt Nam từ 1997-2015 thông qua mô hình VECM Kết quả cho thấy rằng độ mở cửa của nền kinh tế càng lớn thì cán cân thương mại càng xấu đi Ngoài ra, giá trị ban đầu của tài sản nước ngoài ròng (NFA) cao sẽ làm giảm cán cân thương mại trong dài hạn Hệ thống tài chính phát triển có tác động tích cực đến việc cải thiện cán cân thương mại, trong khi thu nhập bình quân cao hơn lại có thể dẫn đến tình trạng xấu hơn Tỷ giá thực hữu hiệu (REER) không có mối liên hệ chặt chẽ với cán cân thương mại, và sự gia tăng FDI có thể làm tăng xu hướng nhập siêu tại Việt Nam.
Lê Hoàng Phong và Đặng Thị Bạch Vân (2014) đã thực hiện một nghiên cứu phân tích tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến cán cân thương mại của Việt Nam trong giai đoạn từ 1986 đến nay Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô và sự biến động của cán cân thương mại, giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến nền kinh tế Việt Nam trong bối cảnh hội nhập quốc tế.
Năm 2014, nhóm tác giả đã sử dụng mô hình phân phối độ trễ tự hồi quy (ARDL) để kiểm định mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến thông qua kiểm định bound test và tính toán tác động dài hạn Ngoài ra, mô hình ECM-ARDL được áp dụng để đánh giá các tác động ngắn hạn Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, cả trong ngắn hạn và dài hạn, tổng sản phẩm quốc nội và tỷ giá có tác động dương đến cán cân thương mại của Việt Nam, trong khi cung tiền có tác động dương trong ngắn hạn nhưng lại có tác động âm trong dài hạn.
Rahman (2009) đã sử dụng ba phương trình để nghiên cứu dòng thương mại giữa Bangladesh và các đối tác thương mại chính, cho thấy hoạt động thương mại của Bangladesh bị ảnh hưởng bởi quy mô nền kinh tế, tổng thu nhập quốc dân, khoảng cách và độ mở của nền kinh tế Trong khi đó, nghiên cứu của Thai Tri Do (2006) tập trung vào thương mại song phương giữa Việt Nam và 23 nước châu Âu trong giai đoạn 1993-2004, sử dụng mô hình trọng lực với dữ liệu hỗn hợp Kết quả cho thấy, ngoài quy mô nền kinh tế, quy mô thị trường và tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng lớn, thì khoảng cách địa lý và lịch sử gần như không tác động đến thương mại giữa Việt Nam và các nước châu Âu.
Vladimir, Ladislav và Jan (2003) đã sử dụng dữ liệu bảng điều khiển từ 29 ngành để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chức năng xuất và nhập khẩu của Cộng hòa Séc Cán cân thương mại chủ yếu bị tác động bởi tỷ giá hối đoái thực, tổng cầu và sự thay đổi thuế quan Ngoài ra, các yếu tố cơ bản thứ cấp như điều chỉnh cơ cấu, tính bền vững của cán cân thương mại và tỷ giá hối đoái cân bằng cũng đóng vai trò quan trọng, cùng với các yếu tố bên cung như sự thay đổi trong nguồn vốn vật chất và con người, dòng vốn FDI, và khả năng cạnh tranh ngày càng cao của sản xuất trong nước.
Nhóm tác giả nhận thấy rằng nghiên cứu về cán cân thương mại của các nước ASEAN còn hạn chế, đặc biệt là ảnh hưởng của các yếu tố vĩ mô như lạm phát và năng suất lao động chưa được phân tích sâu Do đó, nghiên cứu này nhằm đánh giá và tích hợp các biến số phù hợp có tác động đến cán cân thương mại, góp phần thu hẹp khoảng trống nghiên cứu cả ở Việt Nam và trên thế giới.
Kết cấu của đề tài
Đề tài nghiên cứu được kết cấu thành 5 chương như sau:
Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu Chương 2: Tổng quan lý thuyết tình hình nghiên cứu Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương 5: Kết luận và các đề xuất
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ CÁN CÂN THƯƠNG MẠI VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CÁN CÂN THƯƠNG MẠI
Cán cân thương mại
2.1.1 Khái niệm Để hiểu bản chất cán cân thương mại, chúng ta cần hiểu rõ khái niệm về cán cân thanh toán quốc tế Chỉ tiêu này được hiểu như sau:
Cán cân thanh toán, hay còn gọi là cán cân thanh toán quốc tế, là một bảng ghi chép các giao dịch kinh tế giữa một quốc gia và phần còn lại của thế giới trong một khoảng thời gian nhất định Các giao dịch này có thể được thực hiện bởi cá nhân, doanh nghiệp trong nước hoặc chính phủ Đối tượng giao dịch bao gồm hàng hóa, dịch vụ, tài sản thực, tài sản tài chính và một số chuyển khoản khác Thời gian xem xét thường là một tháng, một quý, nhưng phổ biến nhất là một năm.
Các giao dịch tài chính giữa cư dân trong nước và cư dân ngoài nước được ghi nhận theo hướng thanh toán Cụ thể, các khoản thanh toán từ cư dân trong nước đến cư dân ngoài nước sẽ được ghi vào tài sản nợ, trong khi các khoản thanh toán từ cư dân ngoài nước đến cư dân trong nước sẽ được ghi vào tài sản có.
Các thành phần của cán cân thanh toán:
Thay đổi trong dự trữ ngoại hối nhà nước
Cán cân thương mại là một thành phần quan trọng trong tài khoản vãng lai của cán cân thanh toán quốc tế, ghi nhận sự biến động của xuất khẩu và nhập khẩu của một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định.
(quý hoặc năm) cũng như mức chênh lệch (xuất khẩu trừ đi nhập khẩu) giữa chúng
Cán cân thương mại phản ánh sự chênh lệch giữa sản lượng hàng hóa của một quốc gia và nhu cầu nội địa của quốc gia đó Nó được tính bằng cách so sánh lượng hàng hóa mà quốc gia sản xuất với lượng hàng hóa mà quốc gia đó nhập khẩu từ nước ngoài, không bao gồm đầu tư vào cổ phiếu nước ngoài hay hàng hóa nhập khẩu phục vụ sản xuất cho thị trường nội địa.
Cán cân thương mại gồm 2 khoản mục:
Khoản mục hàng hóa (thương mại hữu hình )
Khoản mục dịch vụ (thương mại vô hình) bao gồm: các hoạt động sản xuất và nhập dịch vụ vận tải, du lịch, ngân hàng…
2.1.2 Vai trò của cán cân thương mại
Vai trò của xuất khẩu đối với kinh tế:
Xuất khẩu đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, góp phần giảm tỷ lệ thất nghiệp và nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân Nhờ đó, GDP và thu nhập quốc dân được cải thiện, dẫn đến sự gia tăng trong tiêu dùng nội địa.
– Xuất khẩu tạo nguồn vốn chủ yếu cho nhập khẩu;
Xuất khẩu đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển dịch cơ cấu kinh tế, thúc đẩy sự phát triển của các ngành liên quan và hỗ trợ lẫn nhau Nó không chỉ mở rộng thị trường tiêu thụ mà còn tạo điều kiện để nâng cao năng lực sản xuất trong nước.
Vai trò của nhập khẩu đối với nền kinh tế:
– Thúc đẩy quá trình công nghiệp hóa – hiện đại hóa, bổ sung nguồn tư liệu sản xuất và quỹ hàng hóa tiêu dùng;
Nhập khẩu đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối nền kinh tế và thị trường nội địa với quốc tế, thúc đẩy phân công lao động và hợp tác toàn cầu, đồng thời khai thác lợi thế so sánh thông qua chuyên môn hóa.
– Nhập khẩu xóa bỏ tình trạng độc quyền, phá vỡ triệt để nền kinh tế đóng.
Cán cân thương mại liên tục thâm hụt trong nhiều năm, dẫn đến việc cần phải giảm bớt nhập khẩu như một biện pháp tài chính và tiền tệ khắc khổ.
Kết quả là làm giảm tăng trưởng kinh tế, tăng tình trạng thất nghiệp.
Các nhân tố ảnh hưởng tới cán cân thương mại
Tỷ giá hối đoái (còn được gọi là tỷ giá trao đổi ngoại tệ, tỷ giá Forex, tỷ giá
Tỷ giá hối đoái (FX hoặc Agio) giữa hai loại tiền tệ là mức giá mà tại đó một đồng tiền có thể được chuyển đổi sang đồng tiền khác Nó cũng thể hiện giá trị của một quốc gia thông qua việc biểu thị bằng một loại tiền tệ khác (O'Sullivan & Steven M, 2003).
Tỷ giá hối đoái đóng vai trò quan trọng trong việc xác định giá tương đối giữa hàng hóa nội địa và quốc tế Đồng tiền của mỗi quốc gia được định giá dựa trên tỷ giá hối đoái với các đồng tiền khác Khi đồng tiền của một quốc gia tăng giá, hàng hóa xuất khẩu trở nên đắt đỏ hơn cho các nước nhập khẩu, dẫn đến giảm tài khoản vãng lai Ngược lại, nếu đồng tiền giảm giá, nhu cầu xuất khẩu tăng lên và nhập khẩu giảm, tạo ra thặng dư cán cân thương mại.
2.2.2 Thu nhập bình quân đầu người
Thu nhập bình quân đầu người là một chỉ tiêu kinh tế - xã hội quan trọng, phản ánh mức thu nhập và cơ cấu thu nhập của các tầng lớp dân cư Chỉ tiêu này giúp đánh giá mức sống, phân hóa giàu nghèo và tính tỷ lệ nghèo, từ đó làm cơ sở cho việc hoạch định chính sách nhằm nâng cao mức sống của người dân, xóa đói và giảm nghèo.
Mức thu nhập quốc gia tăng với tỷ lệ cao sẽ dẫn đến nhu cầu hàng hóa tăng, làm tăng khả năng nhập khẩu và gây ra thâm hụt cán cân thương mại Ngược lại, khi thu nhập quốc gia giảm, nhu cầu hàng hóa của người tiêu dùng cũng giảm, dẫn đến giảm nhập khẩu và tạo ra thặng dư cán cân thương mại.
2.2.3 Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) Đầu tư trực tiếp nước ngoài (Foreign Direct Investment, FDI) xảy ra khi một nhà đầu tư từ một nước (nước chủ đầu tư) có được một tài sản ở một nước khác (nước thu hút đầu tư) cùng với quyền quản lý tài sản đó Phương diện quản lý là thứ để phân biệt FDI với các công cụ tài chính khác Trong phần lớn trường hợp, cả nhà đầu tư lẫn tài sản mà người đó quản lý ở nước ngoài là các cơ sở kinh doanh Trong những trường hợp đó, nhà đầu tư thường hay được gọi là “công ty mẹ” và các tài sản được gọi là “công ty con” hay “chi nhánh công ty” (WTO, 1996).
Khu vực FDI đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trình độ công nghệ của nền kinh tế thông qua việc lan tỏa công nghệ, từ đó thúc đẩy cạnh tranh lành mạnh giữa doanh nghiệp trong nước và doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài Điều này không chỉ cải thiện chất lượng hàng hóa xuất khẩu của các doanh nghiệp FDI mà còn tác động tích cực đến chất lượng sản phẩm xuất khẩu của toàn bộ khu vực kinh tế trong nước Như vậy, FDI góp phần đáng kể vào việc thúc đẩy hoạt động xuất khẩu của quốc gia nhận đầu tư.
Mặc dù đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng dẫn đến sự gia tăng đáng kể kim ngạch nhập khẩu Nguyên nhân chủ yếu là do các doanh nghiệp FDI thường xuyên nhập khẩu máy móc thiết bị có giá trị cao và nguyên liệu sản xuất, do nguồn nguyên liệu trong nước chưa đáp ứng đủ tiêu chuẩn Hơn nữa, các doanh nghiệp này thường hoạt động theo dây chuyền sản xuất quốc tế, buộc họ phải nhập khẩu sản phẩm từ các công ty trong cùng hệ thống sản xuất (Johnson, 2005).
2.2.4 Mức độ mở cửa thương mại
Trong bối cảnh toàn cầu hóa, các quốc gia ngày càng phụ thuộc lẫn nhau và không thể phát triển hiệu quả nếu tách biệt Tự do hóa thương mại trở thành xu hướng tất yếu, nhưng cũng đi kèm với nhiều rủi ro Phân tích kinh tế cho thấy mở cửa thương mại có tác động tích cực yếu đến tăng trưởng kinh tế, nhưng đồng thời gây ra sự suy giảm trong cán cân thương mại (Taleb & Zubi, 2014).
Năng suất lao động có ảnh hưởng lớn đến cán cân thương mại, khi tăng năng suất sẽ giảm giá thành sản phẩm, giúp hàng hóa cạnh tranh hơn trên thị trường quốc tế và thúc đẩy xuất khẩu, từ đó tạo ra thặng dư cho cán cân thương mại Ngược lại, năng suất lao động thấp dẫn đến chi phí sản xuất cao, làm giảm khả năng cạnh tranh với hàng hóa nước ngoài, gia tăng nhu cầu nhập khẩu và có thể làm thâm hụt cán cân thương mại hoặc giảm thặng dư nếu có.
Lạm phát là quá trình gia tăng mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ theo thời gian, dẫn đến sự mất giá trị của tiền tệ Khi so sánh giữa các quốc gia, lạm phát thể hiện sự giảm giá trị của đồng tiền một quốc gia so với các loại tiền tệ khác.
Khi tỷ lệ lạm phát của một quốc gia tăng so với các quốc gia khác, giá hàng hóa trong nước trở nên cao hơn, dẫn đến giảm xuất khẩu và thâm hụt cán cân thương mại Ngược lại, nếu tỷ lệ lạm phát giảm, nhập khẩu cũng giảm, tạo ra thặng dư cán cân thương mại Nếu cả hai quốc gia cùng trải qua tỷ lệ lạm phát tương tự, tài khoản vãng lai sẽ không thay đổi.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến cán cân thương mại, nhóm tác giả đã đề xuất một mô hình nghiên cứu "tích hợp" từ các lý thuyết hiện có Nghiên cứu này sẽ được phân tích chi tiết nhằm làm rõ các yếu tố tác động và mối liên hệ của chúng đối với cán cân thương mại.
BOT = f (tỷ giá hối đoái, thu nhập bình quân đầu người, đầu tư trực tiếp nước ngoài, độ mở thương mại, năng suất lao động, lạm phát)
Tỷ giá hối đoái + Đồng tiền của nước chủ nhà càng bị mất giá so với các nước khác cán cân thương mại càng thặng dư.
Thu nhập bình quân đầu người
- Thu nhập bình quân đầu người của nước chủ nhà thấp dẫn đến cải thiện cán cân thương mại. Đầu tư trực tiếp nước ngoài
+/- Đầu tư nước ngoài càng nhiều thì xuất khẩu và nhập khẩu đều tăng. Độ mở thương mại
- Độ mở cửa càng lớn thì cán cân thương mại càng xấu đi.
+ Năng suất lao động tăng dẫn đến xuất khẩu tăng.
Lạm phát - Lạm phát giảm cán cân thương mại có xu hướng thặng dư.
Bảng 1 Dấu kỳ vọng và giả thuyết các biến
Phương pháp nghiên cứu
Nhóm tác giả sử dụng phương pháp ước lượng OLS để kiểm định mối quan hệ giữa cán cân thương mại và các yếu tố như tỷ giá hối đoái, thu nhập bình quân đầu người, đầu tư trực tiếp nước ngoài, độ mở thương mại, năng suất lao động, và tỷ lệ tiết kiệm quốc dân.
Nhóm nghiên cứu ước lượng dưới dạng mô hình sau:
BALit = β 1 + β2EXRATit + β 3 THUBQit + β4FDIit + β5OPENit + β6NSLDit + β7INFLAit +uit
Trong đó: i= 1, , n với n là thứ tự quốc gia trong mẫu nghiên cứu t = 1,…, t, với t là năm được nghiên cứu
Tên biến Ký hiệu Cách đo lường Đơn vị
BAL Mức chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập khẩu của một quốc gia.
Tỷ giá hối đoái EXRAT Tỷ giá so với đồng Đô-la Mỹ LCU/USD Thu nhập bình quân đầu người
THUBQ Thu nhập quốc dân bình quân đầu người Nghìn
USD Đầu tư trực tiếp nước ngoài
FDI Tổng dòng vốn đầu tư ròng từ nước ngoài đi vào.
Triệu USD Độ mở thương mại
OPEN Tỉ trọng tổng giá trị xuất nhập khẩu so với tổng sản phẩm quốc nội.
NSLD GDP bình quân 1 lao động từ 15 tuổi trở lên đang làm việc.
Nghìn USD Lạm phát INFLA Sự thay đổi trong giá cả của một lượng lớn các hàng hóa, dịch vụ trong một nền kinh tế.
Bảng 2 Giải thích biến sử dụng trong mô hình
Mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập số liệu
Số liệu được thu thập từ thống kê của World Bank(http://databank.worldbank.org)
Bảng 3 Mô tả thống kê số liệu
Biến BAL có giá trị trung bình là 9941, cho thấy hầu hết các đối tượng trong mẫu nghiên cứu đều có thặng dư cán cân thương mại Giá trị cao nhất được ghi nhận là
76943 và giá trị nhỏ nhất là -2.851e+004 chứng tỏ có sự chênh lệch trong cán cân thương mại giữa các quốc gia trong mẫu số liệu.
Giá trị trung bình của biến EXRAT là 4115.9, cho thấy phần lớn các đối tượng trong mẫu nghiên cứu có giá trị đồng tiền thấp Sự chênh lệch lớn giữa giá trị cao nhất là 21935 và giá trị thấp nhất là 1.2496 phản ánh sự cạnh tranh quốc tế không đồng đều của các quốc gia trong khu vực.
Biến THUBQ với giá trị trung bình 7.1510 cho thấy thu nhập của người dân các nước ASEAN vẫn còn thấp Giá trị lớn nhất đạt 47.071 và giá trị nhỏ nhất là 0.13460, cho thấy sự phân bố thu nhập giữa các quốc gia trong khu vực này rất đa dạng.
Biến FDI có giá trị trung bình là 7463.8 cho thấy các nước trong nghiên cứu thu hút dòng vốn đầu tư nước ngoài đáng kể Giá trị FDI cao nhất đạt 74253, trong khi giá trị thấp nhất là -4550.4, cho thấy không chỉ các nước này nhận được lượng lớn đầu tư nước ngoài mà còn có hoạt động đầu tư ra nước ngoài.
Giá trị trung bình của biến OPEN là 127.8, cho thấy phần lớn các đối tượng trong mẫu nghiên cứu có độ mở thương mại cao Giá trị lớn nhất đạt 441.6, trong khi giá trị nhỏ nhất là 0.1674, điều này chứng tỏ sự chênh lệch về độ mở thương mại giữa các đối tượng là khá lớn.
Biến NSLD với giá trị trung bình 42.903 cho thấy năng suất lao động tại các quốc gia nghiên cứu tương đối thấp Sự chênh lệch rõ rệt giữa năng suất lao động của các nước được thể hiện qua giá trị lớn nhất là 188.44 và giá trị nhỏ nhất là 2.7139.
Giá trị trung bình của biến INFLA là 5.1635, với giá trị lớn nhất đạt 57.075 và giá trị nhỏ nhất là -2.3150, cho thấy sự bất ổn kinh tế đáng kể tại một số quốc gia trong khu vực.
3.3.3 Mô tả tương quan các biến
BAL EXRAT THUBQ FDI OPEN NSLD INFLA
Bảng 4 Ma trận tương quan giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau
Tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc:
Hệ số tương quan giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại của một quốc gia là -0.2696, cho thấy hai yếu tố này có mối quan hệ ngược chiều và mức độ tương quan ở mức thấp.
Hệ số tương quan r(THUBQ,BAL) là 0.6456, cho thấy thu nhập bình quân đầu người và cán cân thương mại của một quốc gia có mối quan hệ cùng chiều với mức độ tương quan tương đối cao.
Hệ số tương quan giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và cán cân thương mại (BAL) là 0.7444, cho thấy sự tương quan tích cực và mạnh mẽ giữa hai yếu tố này Điều này chỉ ra rằng mức độ đầu tư trực tiếp từ nước ngoài có ảnh hưởng đáng kể đến cán cân thương mại của quốc gia.
Hệ số tương quan r giữa độ mở thương mại và cán cân thương mại của một quốc gia là 0.6755, cho thấy rằng hai yếu tố này có mối liên hệ cùng chiều và mức độ tương quan tương đối cao.
Hệ số tương quan r(NSLD,BAL) là 0.4525, cho thấy năng suất lao động và cán cân thương mại của một quốc gia có mối quan hệ cùng chiều, tuy nhiên mức độ tương quan này tương đối thấp.
Hệ số tương quan giữa tỷ lệ lạm phát và cán cân thương mại của một quốc gia là r(INFLA,BAL) = -0.2084, cho thấy mối quan hệ ngược chiều và mức độ tương quan thấp giữa hai yếu tố này.
Tương quan giữa các biến độc lập
Hệ số tương quan giữa các biến tương quan lẫn nhau trừ trương quan giữa NSLD và THUBQ cao (r(NSLD,THUBQ)=0.8774) còn lại đều có giá trị nhỏ hơn 0.8
Có thể dự đoán mô hình không có đa cộng tuyến cao, hoặc nếu có thì cũng có thể không gây ảnh hưởng lớn đến mô hình.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả ước lượng
Ta có mô hình ước lượng mẫu ngẫu nhiên tổng quát:
BAL it = ^ β 1 + ^ β 2 EXRAT it + ^ β 3 THUBQ it + ^ β 4 FDI it + ^ β 5 OPEN it + ^ β 6 NSLD it + ^ β 7 INFLA it + e it
Kết quả ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) với số quan sát n= 169 được thể hiện trong bảng 5.
Từ đó ta có mô hình hồi quy mẫu sau:
^ BAL it =−1803.35−0.495508 EXRAT it +53.1898 THUBQ it +0.742423 FDI it +56.0322 OPEN it +10.8968 NSLD it −1.30972 INFLA it
Dựa trên kết quả ước lượng từ phương pháp bình phương tối thiểu với 169 quan sát và sự hỗ trợ của phần mềm Gretl, nhóm nghiên cứu đã đưa ra một số nhận xét quan trọng.
Khi tỷ giá EXRAT, thu nhập bình quân THUBQ, FDI, độ mở của nền kinh tế OPEN, năng suất lao động NSLD và lạm phát INFLA đều bằng 0, trung bình của cán cân thương mại BAL sẽ đạt giá trị -1803.35.
^ β 2 =−0.495508 nghĩa là với điều kiện THUBQ, FDI, OPEN, NSLD, INFLA không đổi thì khi EXRAT tăng thêm 1 đơn vị (LCU/USD)thì BAL sẽ giảm 0.495508 đơn vị (triệu USD).
Khi các điều kiện EXRAT, FDI, OPEN, NSLD, và INFLA không thay đổi, việc tăng thêm 1 đơn vị (nghìn USD) trong THUBQ sẽ dẫn đến sự gia tăng 53.1898 đơn vị (triệu USD) trong BAL.
Khi các yếu tố EXRAT, THUBQ, OPEN, NSLD, INFLA không thay đổi, việc tăng thêm 1 triệu USD FDI sẽ dẫn đến sự gia tăng 0.742423 triệu USD trong BAL.
^ β 5 V.0322 nghĩa là với điều kiện EXRAT, THUBQ, FDI, NSLD, INFLA không đổi thì khi OPEN tăng thêm 1 đơn vị (%) thì BAL sẽ tăng thêm 59.0194 đơn vị (triệu USD)
Khi các yếu tố EXRAT, THUBQ, FDI, OPEN, INFLA không thay đổi, việc tăng NSLD thêm 1 đơn vị (nghìn USD) sẽ dẫn đến giảm BAL 10.8968 đơn vị (triệu USD).
Khi INFLA tăng thêm 1% trong điều kiện EXRAT, THUBQ, FDI, OPEN, và NSLD không thay đổi, thì BAL sẽ giảm 1.30972 triệu USD Điều này cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa lạm phát và số dư tài khoản, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm soát lạm phát để duy trì sự ổn định kinh tế.
Hệ số xác định R² = 0.639717 cho thấy các biến độc lập như tỷ giá hối đoái, thu nhập bình quân đầu người, FDI, độ mở của nền kinh tế, năng suất lao động và lạm phát giải thích khoảng 63.97% sự biến động trong cân thương mại của các nước nghiên cứu Tuy nhiên, R² có xu hướng tăng khi thêm các biến độc lập, bất kể tầm quan trọng của chúng, dẫn đến khả năng thừa biến và khó khăn trong việc so sánh độ phù hợp của các mô hình với cùng biến phụ thuộc nhưng khác nhau về số lượng biến độc lập.
Hệ số xác định hiệu chỉnh R² = 0.626373 thường được sử dụng để đánh giá sự cần thiết của việc thêm biến mới vào mô hình Nó cũng giúp so sánh độ phù hợp của các mô hình với cùng một biến phụ thuộc nhưng có số lượng biến độc lập khác nhau Để biến mới được đưa vào, nó phải đảm bảo làm tăng giá trị của R².
Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
4.2.1 Kiểm định dạng đúng của mô hình
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H 0 : Mô hìnhkhông bỏ xót biếnquan trọng
H 1 : Mô hìnhbỏ sót biến quan trọng
Tiến hành kiểm định Ramsey’s RESET và thu được kết quả thể hiện trong bảng
Ta có p-value = 0.701 là lớn so với mức ý nghĩa thông thường
Chấp nhận H0, tức mô hình không bỏ xót biến quan trọng
4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy được thực hiện thông qua chỉ số nhân tử phòng đại phương sai (VIF) Nếu giá trị VIF của bất kỳ biến nào trong mô hình vượt quá 10, điều này cho thấy mô hình đang gặp phải vấn đề về đa cộng tuyến.
Dùng lệnh Collinearity trong Gretl ta có kết quả thể hiện trong bảng 9
Từ kết quả trên, nhận thấy VIF của biến THUBQ có giá trị lớn hơn 10.
Có hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo
4.2.3 Khắc phục khuyết tật đa cộng tuyến
Để khắc phục tình trạng đa cộng tuyến, một phương pháp hiệu quả là loại bỏ biến NSLD khỏi mô hình, do mối tương quan cao giữa biến THUBQ và NSLD.
Ta có mô hình hồi quy mẫu tổng quát:
Mô hình mới được ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) với số quan sát n9, thể hiện trong bảng 6, được xác định bởi công thức BAL it = ^ β 1 + ^ β 2 EXRAT it + ^ β 3 THUBQ it + ^ β 4 FDI it + ^ β 5 OPEN it + ^ β 6 INFLA it + e it.
Xét thấy hệ số xác định hiệu chỉnh R 2 = 0.628534 của mô hình mới là cao hơn R 2 của mô hình ban đầu là 0.626373.
Mô hình mới phù hợp hơn. Ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu OLS, ta được kết quả sau:
^ BAL it =−1575.32−0.498299 EXRAT it + 112.357 THUBQ it + 0.725107 FDI it +55.9060 OPEN it −7.83688 INFLA it
Dựa trên kết quả ước lượng từ phương pháp bình phương tối thiểu với 169 quan sát và sự hỗ trợ của phần mềm Gretl, nhóm nghiên cứu đã đưa ra một số nhận xét quan trọng.
Khi tỷ giá EXRAT, thu nhập bình quân THUBQ, FDI, độ mở của nền kinh tế OPEN và lạm phát INFLA đều bằng 0, thì trung bình của cán cân thương mại BAL sẽ là -1575.32.
^ β 2 =−0.498299 nghĩa là với điều kiện THUBQ, FDI, OPEN, INFLA không đổi thì khi EXRAT tăng thêm 1 đơn vị (LCU/USD) thì BAL sẽ giảm 0.498299 đơn vị (triệu USD).
^ β 3 2.357nghĩa là với điều kiện EXRAT, FDI, OPEN, INFLA không đổi thì khi THUBQ tăng thêm 1 đơn vị (nghìn USD) thì BAL sẽ tăng thêm 112.357 đơn vị (triệu USD)
^ β 4 =0.725107nghĩa là với điều kiện EXRAT, THUBQ, OPEN, INFLA không đổi thì khi FDI tăng thêm 1 đơn vị (triệu USD) thì BAL sẽ tăng thêm 0.725107 đơn vị (triệu USD)
^ β 5 U.9060 nghĩa là với điều kiện EXRAT, THUBQ, FDI, INFLA không đổi thì khi OPEN tăng thêm 1 đơn vị (%) thì BAL sẽ tăng thêm 55.906 đơn vị (triệu USD)
Khi các yếu tố EXRAT, THUBQ, FDI, OPEN không thay đổi, việc tăng 1% lạm phát (INFLA) sẽ dẫn đến sự giảm 7.93688 triệu USD trong chỉ số BAL Điều này cho thấy mối liên hệ tiêu cực giữa lạm phát và chỉ số BAL trong bối cảnh các yếu tố kinh tế khác được giữ cố định.
Hệ số xác định R² = 0.639589 cho thấy các biến độc lập như tỷ giá hối đoái, thu nhập bình quân đầu người, FDI, độ mở của nền kinh tế, năng suất lao động và lạm phát giải thích khoảng 63.96% sự biến động của cán cân thương mại Tuy nhiên, R² có xu hướng tăng khi thêm biến độc lập vào mô hình, bất kể tầm quan trọng của biến đó, dẫn đến nguy cơ thừa biến và làm khó khăn trong việc so sánh độ phù hợp của các mô hình với cùng biến phụ thuộc nhưng khác nhau về số lượng biến độc lập.
Hệ số xác định R² = 0.628534 là chỉ số quan trọng trong việc đánh giá sự phù hợp của mô hình, giúp xem xét khả năng đưa thêm biến mới vào mô hình Chỉ số này cho phép so sánh độ phù hợp giữa các mô hình có cùng biến phụ thuộc nhưng khác nhau về số lượng biến độc lập, với điều kiện biến mới phải làm tăng giá trị R².
4.2.4 Kiểm định dạng đúng cho mô hình mới
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H 0 : Mô hìnhkhông bỏ xót biếnquan trọng
H 1 : Mô hìnhbỏ sót biến quan trọng
Tiến hành kiểm định Ramsey’s RESET và thu được kết quả thể hiện trong bảng 8
Ta có p-value = 0.758 là lớn so với mức ý nghĩa thông thường
Chấp nhận H0, tức mô hình không bỏ xót biến quan trọng
4.2.5 Kiểm định đa cộng tuyến cho mô hình mới
Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp nhân tử phòng đại phương sai (VIF)
Nếu ít nhất một VIF của một biến trong mô hình lớn hơn 10 thì mô hình mắc khuyết tật đa cộng tuyến
Dùng lệnh Collinearity trong Gretl ta có kết quả thể hiện trong bảng 10
Từ bảng, nhận thấy VIF của các biến đều nhỏ hơn 10
Không xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến giải thích
4.2.6 Kiểm định phương sai sai số thay đổi cho mô hình mới
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H 0 : Mô hìnhcó phương sai sai số đồng nhất
H 1 : Môhình có phương sai sai số thay đổi
Tiến hành kiểm định WHITE TEST, ta thu được kết quả thể hiện trong bảng11.
Từ kết quả ước lượng của kiểm định WHITE, với mức ý nghĩa α=0.05 thì p-value = 0.099565 > α.
Chấp nhận giả thuyết H0 cho rằng mô hình có phương sai sai số đồng nhất giữa các quan sát.
4.2.7 Kiểm định tự tương quan
Dữ liệu sử dụng trong mô hình là kiểu dữ liệu bảng do đó trong mô hình không có tự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên ui
4.2.8 Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H 0 : Nhiễu phân phốichuẩn
H 1 : Nhiễu phân phối không chuẩn
Tiến hành kiểm định, ta thu được kết quả:
Test for null hypothesis of normal distribution:
Theo kết quả kiểm định p-value = 0.00003 < α=0.05
Nhiễu không phân phối chuẩn
Để khắc phục khuyết tật nhiễu phân phối không chuẩn trong mô hình, thường cần tăng kích thước mẫu Tuy nhiên, với số quan sát đã đủ lớn (169), kết quả kiểm định vẫn được coi là đáng tin cậy.
Bỏ qua hiện tượng nhiễu phân phối không chuẩn
Kiểm định giả thuyết
4.3.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số
Kiểm định hệ số chặn β1
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H H o 1 : : β β 1 1 = ≠ 0 0
Chấp nhận H0, tức là hệ số chặn không có ý nghĩa thống kê
Kiểm định hệ số riêng phần
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H H o 1 : : β β 2 2 =0 ≠ 0
Bác bỏ H0, tức là hệ số ước lượng của biến EXRAT có ý nghĩa thống kê
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H H o 1 : : β β 3 3 =0 ≠ 0
Ta có p-value= 0,396 là lớn so với mức ý nghĩa thông dụng
Chấp nhận H0, tức là hệ số ước lượng của biến THUBQ không có nghĩa thống kê
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H H o 1 : : β β 4 4 =0 ≠ 0 Với mức ý nghĩa α=0.05, p-value=1,21e-010< α
Bác bỏ H0, tức là hệ số ước lượng của biến FDI có ý nghĩa thống kê
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H H o 1 : : β β 5 5 =0 ≠ 0 Với mức ý nghĩa α=0.05, p-value=0.0001< α
Bác bỏ H0, tức là hệ số ước lượng của biến OPEN có nghĩa thống kê
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H H o 1 : : β β 6 6 =0 ≠ 0 Với mức ý nghĩa α=0.05, p-value=0.9550 > α
Chấp nhận H0, tức là hệ số ước lượng của biến INFLA không có ý nghĩa thống kê
4.3.2 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H o : β 2 = H β 1 3 : = ∑ i =2 6 β 4 β = i 2 ≠ β 5 0 = β 6 =0
Sử dụng Gretl thu được kết quả:
Bác bỏ H0, tức là mô hình phù hợp
Hệ số xác định R² = 0.639589 cho thấy rằng các biến EXRAT, THUBQ, FDI, OPEN, và INFLA đã giải thích được 63.96% sự biến động của biến phụ thuộc BAL trong mẫu thu thập.
4.3.3 Kiểm định thu hẹp hồi quy
Từ phần 3.1, nhận thấy hệ số hồi quy ước lượng của biến THUBQ và biến INFLA không có ý nghĩa thống kê Nên:
Ta xây dựng cặp giả thuyết: { H H o 1 : : β β 3 3 2 = + β β 6 6 2 =0 ≠ 0
Sử dụng lệnh Omit variables trong Gretl, ta thu được kết quả:
Null hypothesis: the regression parameters are zero for the variables INFLA, THUBQ
Test statistic: F(3, 165) = 96.88994, p-value = 3.31e-36 Với mức ý nghĩa =0.05, p-value <
Bác bỏ H0, tức là không thể bỏ biến THUBQ và biến INFLA ra khỏi mô hình.
4.3.4 Kiểm định độ phù hợp của kết quả với giả thuyết
Kiểm định sự phù hợp của β2
Hệ số hồi quy của biến EXRAT mang dấu âm ( ^ β 2 = -0.498299 < 0)
Tỷ giá hối đoái cao không nhất thiết phản ánh đúng giả thuyết rằng giá trị đồng tiền của nước chủ nhà thấp hơn sẽ dẫn đến cán cân thương mại thặng dư.
Kết quả này có thể hiểu là do nền kinh tế nước chủ nhà còn yếu, sản xuất trong nước chưa đáp ứng đủ nhu cầu nội địa và nhu cầu từ các nước nhập khẩu Do đó, việc giảm giá đồng tiền không mang lại hiệu quả trong việc gia tăng thặng dư cán cân thương mại.
Kiểm định sự phù hợp của β3
Hệ số hồi quy của biến THUBQ mang dấu dương ( ^ β 3 = 112.357 < 0)
Tăng thu nhập bình quân đầu người ở nước chủ nhà không nhất thiết dẫn đến việc gia tăng nhập khẩu, từ đó không làm xấu đi cán cân thương mại như giả thuyết ban đầu.
Kết quả nghiên cứu không tương đồng với các kết quả thực nghiệm của Rahman (2009) và Tô Trung Thành (2016) Mặc dù vậy, hệ số ^ β 3 không có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng ước lượng có thể không phản ánh chính xác tác động của thu nhập đến cán cân thương mại ở các quốc gia được nghiên cứu.
Kiểm định sự phù hợp của β4
Hệ số hồi quy của biến FDI mang dấu dương ( ^ β 4 = 0.725107> 0)
Nghiên cứu cho thấy rằng việc thu hút nhiều FDI vào nước chủ nhà dẫn đến cán cân thương mại thặng dư, phù hợp với giả thuyết ban đầu Kết quả này trái ngược với nghiên cứu của Tô Trung Thành (2016), cho rằng FDI làm tăng nhập khẩu Tuy nhiên, các nghiên cứu của Vladimir, Ladislav & Jan (2003) và Rahman (2009) cho thấy rằng, mặc dù nhà đầu tư cần nhập khẩu nguyên liệu đầu vào không có sẵn, nhưng FDI chủ yếu theo định hướng xuất khẩu đã cải thiện cán cân thương mại của các quốc gia trong mẫu nghiên cứu.
Kiểm định sự phù hợp của β5
Hệ số hồi quy của biến OPEN mang dấu dương ( ^ β 5 = 55.9060 > 0)
Nghiên cứu cho thấy rằng giả thuyết ban đầu về mối quan hệ giữa độ mở cửa thương mại và cán cân thương mại không hoàn toàn chính xác, khi các quốc gia ASEAN có độ mở cửa thương mại lớn lại có khả năng gia tăng thặng dư thương mại, điều này trái ngược với các kết quả của Tô Trung Thành (2016) và Taleb & Zubi (2014), nhưng lại phù hợp với nghiên cứu của Rahman (2009).
Kiểm định sự phù hợp của β6
Hệ số hồi quy của biến INFLA mang dấu âm ( ^ β 5 = -7.83688 < 0)
Tăng tỷ lệ lạm phát được phản ánh đúng theo giả thuyết ban đầu rằng nó làm xấu đi cán cân thương mại, phù hợp với lý thuyết trong Giáo trình tiền tệ ngân hàng của GS.TS Nguyễn Văn Tiến và một số nghiên cứu khác Tuy nhiên, hệ số ước lượng lại không có ý nghĩa thống kê, có thể do sự phát triển không đồng đều giữa các quốc gia trong khối ASEAN, cùng với những biến động kinh tế lớn ở một số nước không liên quan đến yếu tố bên ngoài Do đó, lạm phát có thể không phản ánh chính xác tình hình cán cân chung của quốc gia.
