TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU, CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
Mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách nhà nước và lạm phát đã được nghiên cứu từ lâu và ở nhiều quốc gia khác nhau Một số công trình cho thấy sự liên kết chặt chẽ giữa hai yếu tố này, trong khi nhiều tác giả khác cho rằng chúng không có mối liên hệ đáng kể hoặc chỉ ảnh hưởng lẫn nhau ở mức độ thấp Bài viết này sẽ hệ thống hóa các nghiên cứu liên quan từ cả trong nước và quốc tế.
1.1.1 Các công trình nghiên cứu trong nước
Trong bài nghiên cứu “Tác động của thâm hụt ngân sách đến tăng trưởng kinh tế: Bằng chứng ở các nước Đông Nam Á”, tác giả Đặng Văn Cường và Phạm Lê Trúc Quỳnh đã áp dụng hiệu ứng cố định cho dữ liệu bảng từ năm 2001 đến 2013, kết hợp với phương pháp tối thiểu tổng quát GLS Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng thâm hụt ngân sách có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế, trong khi lạm phát không cho thấy ý nghĩa thống kê.
Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành về "các nhân tố vĩ mô quyết định lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2000 - 2010" đã chỉ ra mối liên hệ giữa lạm phát và các biến động trong môi trường kinh tế cũng như chính sách kinh tế vĩ mô Mô hình nghiên cứu sử dụng ba kênh truyền tải: ngang giá sức mua (PPP), tổng cầu (AD) và tổng cung (AS), với 12 biến số được ước lượng qua mô hình điều chỉnh sai số (VECM), trong đó có thâm hụt ngân sách Một phát hiện quan trọng là thâm hụt ngân sách và lạm phát không có tác động rõ ràng trong giai đoạn nghiên cứu, điều này không có nghĩa là hai biến số không liên quan mà do việc tài trợ ngân sách có hai tác động trái ngược: tăng vay nợ chính phủ có thể làm giảm lạm phát, trong khi tăng cung tiền lại tạo áp lực lạm phát, dẫn đến việc hai tác động này xóa bỏ ảnh hưởng lẫn nhau.
PGS.TS Sử Đinh Thành trong nghiên cứu “Thâm hụt ngân sách và lạm phát, minh chứng thực nghiệm ở Việt Nam” (2012) đã áp dụng phương pháp Engle - Granger dựa trên mô hình phân phối độ trễ tự hồi quy ARDL để kiểm tra mối quan hệ dài hạn giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát trong giai đoạn 1985-2011 Kết quả nghiên cứu cho thấy thâm hụt ngân sách có ảnh hưởng đáng kể đến lạm phát tại Việt Nam trong thời kỳ này.
7 sách không có quan hệ với lạm phát trong dài hạn, tuy nhiên trong ngắn hạn thì lại có sự tác động
Nhóm các tác giả Trần Đức Trí, Huỳnh Anh Thuận, Dương Bá Vũ Thi với bài
Nghiên cứu "Mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách, tăng trưởng kinh tế và lạm phát ở Việt Nam: tiếp cận mô hình VAR" được công bố trên tạp chí khoa học Đại học Huế (2014) đã sử dụng chuỗi dữ liệu thời gian từ năm 1990 đến 2012 Mô hình VAR, kiểm định nhân quả Granger, hàm phản ứng (IRFs) và phân rã phương sai được áp dụng để phân tích mối quan hệ động giữa các biến số Kết quả cho thấy có sự liên kết giữa thâm hụt ngân sách, tăng trưởng kinh tế và lạm phát, trong đó thâm hụt ngân sách và tăng trưởng kinh tế được xác định là nguyên nhân chính dẫn đến lạm phát.
1.1.2 Các công trình nghiên cứu nước ngoài
Bài nghiên cứu “thâm hụt ngân sách ảnh hưởng như thế nào tới lạm phát? - Minh chứng thực nghiệm ở các nước phương Tây Balkan (Esat Durguti, Nexhat Kryeziu, Emine
Nghiên cứu của Gashi (2017) áp dụng mô hình điều chỉnh sai số VECM và chuỗi thời gian đa biến, bao gồm các yếu tố như lạm phát, thâm hụt ngân sách, GDP, nợ chính phủ, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ giá hối đoái, sử dụng dữ liệu bảng trong giai đoạn 2001 - 2007 Kết quả phân tích cho thấy lạm phát bị ảnh hưởng bởi ba biến số còn lại, trong khi tỷ lệ thất nghiệp không có tác động tương tự.
Muzafar Shah Habibullah, Chee-Kok Cheah, A H Baharom với bài nghiên cứu
Nghiên cứu "Thâm hụt ngân sách và lạm phát ở 13 nước đang phát triển tại Châu Á (2011)" đăng tải trên Tạp chí Quốc tế về kinh doanh Khoa học xã hội, phân tích mối quan hệ dài hạn giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát ở các quốc gia như Philippines, Myanmar, Singapore, Thái Lan, Ấn Độ, Hàn Quốc, Pakistan, Sri Lanka, Đài Loan, Nepal và Bangladesh Dựa trên dữ liệu giai đoạn 1950-1990 và phương pháp kiểm định Granger trong mô hình điều chỉnh (ECM), nghiên cứu sử dụng các biến số lạm phát, thâm hụt ngân sách và cung tiền Kết quả cho thấy có mối liên hệ lâu dài giữa lạm phát và thâm hụt ngân sách, với kết luận rằng thâm hụt ngân sách là nguyên nhân gây ra lạm phát ở các nước đang phát triển tại Châu Á.
Trong nghiên cứu "Mối quan hệ của thâm hụt ngân sách tới tỷ lệ lạm phát tại Syria" (2018) của tác giả Fadia Ibrahim al Bouza và Dr Samir Sharaf, kỹ thuật đồng liên kết Johansen và mô hình vector điều chỉnh sai số (VECM) đã được sử dụng để phân tích dữ liệu từ năm 1990 đến 2010 Kết quả cho thấy rằng thâm hụt ngân sách có ảnh hưởng quan trọng đến lạm phát trong dài hạn, trong khi trong ngắn hạn, tác động lại diễn ra theo chiều ngược lại.
Bài nghiên cứu "Thâm hụt ngân sách tác động tới lạm phát như thế nào tại Sri Lanka" (2012) đã phân tích mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách, tài trợ của chính phủ và lạm phát ở Sri Lanka, dựa trên dữ liệu từ năm 1950 đến 2010 Sử dụng mô hình hồi quy vector tự động (VAR), nhóm tác giả đã chỉ ra rằng có sự tồn tại mối quan hệ hai chiều giữa lạm phát và thâm hụt ngân sách nhà nước.
Nghiên cứu “Mối liên hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát ở Nigeria 1980 - 2009” của Abel Ariyo Awe và Olalere Sunday Shina sử dụng mô hình điều chỉnh sai số (VECM) để phân tích mối quan hệ giữa hai biến số vĩ mô Kết quả cho thấy thâm hụt ngân sách có tác động mạnh mẽ đến lạm phát, trong khi lạm phát không ảnh hưởng ngược lại Các tác giả giải thích rằng thâm hụt ngân sách tác động trực tiếp và gián tiếp đến lạm phát thông qua việc tăng cung tiền trong nền kinh tế Nigeria.
Nghiên cứu “Mối liên hệ giữa lạm phát và thâm hụt ngân sách ở Uganda 1980 - 2016” (2019) đăng trên tạp chí Journal of Economic Structures đã áp dụng mô hình điều chỉnh ECM và phương pháp Granger Kết quả cho thấy thâm hụt ngân sách có tác động gây ra lạm phát ở Uganda với mức ý nghĩa thống kê thông thường, tuy nhiên không có hiệu ứng phản hồi nào được ghi nhận Phân tích đồng liên kết chỉ ra rằng mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát là tích cực và có ý nghĩa trong dài hạn, nhưng chỉ xảy ra trong ngắn hạn Thêm vào đó, thâm hụt ngân sách ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp đến lạm phát thông qua biến động của tỷ giá hối đoái danh nghĩa và cung tiền.
1.1.3 Khoảng trống trong nghiên cứu
Các nghiên cứu trong nước về tác động của thâm hụt ngân sách nhà nước đến lạm phát vẫn còn hạn chế, đặc biệt là trong lĩnh vực phân tích định lượng Hầu hết các đề tài chỉ áp dụng mô hình vecto tự hồi quy VAR, thiếu sự đa dạng so với các nghiên cứu quốc tế.
Nghiên cứu tại Việt Nam cho thấy hầu như không có mối liên hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát Ngược lại, các nghiên cứu quốc tế lại chỉ ra những kết quả khác biệt.
Nghiên cứu của Muzafar Shah Habibullah, Chee-Kok Cheah và A H Baharom cho thấy thâm hụt ngân sách có tác động đáng kể đến 13 quốc gia đang phát triển ở Châu Á Điều này chỉ ra rằng các nghiên cứu trước đây trong nước thường có mẫu nhỏ hoặc sai số, dẫn đến kết quả không phản ánh đúng thực tế và không thể hiện được xu hướng dài hạn Do đó, hiện tại vẫn chưa có nghiên cứu nào chỉ ra được tác động thực sự của thâm hụt ngân sách đối với nền kinh tế của các quốc gia này.
9 xác mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát ở Việt Nam trong bối cảnh nền kinh tế hiện nay
Hơn thế nữa, dữ liệu của các bài nghiên cứu cũ, chưa có cập nhật
Nhóm chúng tôi quyết định thực hiện nghiên cứu này để cập nhật số liệu kinh tế Việt Nam và so sánh với các nghiên cứu trước đó Chúng tôi sử dụng phần mềm Stata và mô hình hồi quy đa biến (OLS) để phân tích ảnh hưởng của thâm hụt ngân sách đến lạm phát tại Việt Nam trong giai đoạn từ 1992 đến 2019.
Cơ sở lý thuyết và khung phân tích
Ngân sách Nhà nước là phần quan trọng trong hệ thống tài chính quốc gia, phản ánh các quan hệ tài chính liên quan đến việc tạo lập, phân phối và sử dụng quỹ tiền tệ tập trung của nhà nước Nó cho thấy vai trò của nhà nước trong việc phân phối các nguồn tài chính quốc gia để thực hiện các chức năng theo quy định của pháp luật.
Theo Khoản 14 Điều 4 của Luật Ngân sách Nhà nước năm 2015, ngân sách nhà nước bao gồm toàn bộ các khoản thu và chi của Nhà nước, được dự toán và thực hiện trong một thời gian nhất định do cơ quan nhà nước có thẩm quyền quyết định, nhằm đảm bảo thực hiện các chức năng và nhiệm vụ của Nhà nước.
Những khoản thu ngân sách nhà nước bắt nguồn từ:
• Toàn bộ các khoản thu từ thuế, lệ phí…
Tất cả các khoản phí thu từ dịch vụ do cơ quan nhà nước thực hiện sẽ được khấu trừ nếu được khoán chi phí hoạt động Đồng thời, các khoản phí từ dịch vụ của đơn vị sự nghiệp công lập và doanh nghiệp nhà nước cũng phải nộp ngân sách nhà nước theo quy định pháp luật.
Các khoản viện trợ không hoàn lại từ Chính phủ các nước, tổ chức và cá nhân nước ngoài dành cho Chính phủ Việt Nam và chính quyền địa phương, cùng với các khoản thu khác theo quy định của pháp luật, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ phát triển kinh tế và xã hội của đất nước.
Ngân sách nhà nước được chi cho những hoạt động sau:
Chi đầu tư phát triển bao gồm việc xây dựng cơ sở hạ tầng như đường, cầu, bệnh viện và trường học Chi dự trữ quốc gia tập trung vào việc bổ sung quỹ dự trữ nhà nước và tài chính Trong khi đó, chi thường xuyên liên quan đến việc trả lương cho công nhân viên chức và các khoản chi cho an ninh quốc phòng.
• Chi trả nợ lãi: trả các khoản vay trong nước, vay nước ngoài, vay viện trợ, • Chi viện trợ: viện trợ cho người dân bị thiên tai, lũ lụt,…
• Các khoản chi khác theo quy định của pháp luật
Ngân sách nhà nước gồm 2 loại đó là:
Ngân sách địa phương là các khoản thu ngân sách nhà nước được phân cấp cho cấp địa phương, bao gồm cả các khoản bổ sung từ ngân sách trung ương và các chi tiêu thuộc nhiệm vụ của cấp địa phương.
Ngân sách trung ương là tổng hợp các khoản thu ngân sách nhà nước được phân cấp cho cấp trung ương, cùng với các khoản chi ngân sách nhà nước thuộc trách nhiệm chi của cấp trung ương.
Ngân sách NN gồm 5 đặc điểm sau:
Việc xây dựng và sử dụng Ngân sách nhà nước cần phải liên kết chặt chẽ với quyền lực kinh tế và chính trị của Nhà nước, được thực hiện dựa trên nền tảng pháp luật Ngân sách nhà nước không chỉ là một bộ luật tài chính đặc biệt mà còn là văn bản pháp lý do Quốc hội quyết định và thông qua hàng năm, có tính chất bắt buộc đối với các chủ thể kinh tế - xã hội liên quan.
Ngân sách nhà nước liên quan mật thiết đến sở hữu Nhà nước, phản ánh lợi ích chung của xã hội Nhà nước là cơ quan duy nhất có quyền quyết định các khoản thu chi trong ngân sách nhằm thực hiện các nhiệm vụ và chức năng của mình.
Ngân sách nhà nước đóng vai trò quan trọng như một bản dự toán thu chi, liên quan đến các chính sách mà Chính phủ cần thực hiện trong năm tài khóa tới Do đó, việc thông qua ngân sách này là cần thiết để đảm bảo sự ổn định và phát triển kinh tế.
Ngân sách nhà nước là một sự kiện chính trị quan trọng thể hiện sự nhất trí trong Quốc hội về chính sách của Nhà nước
Ngân sách nhà nước đóng vai trò quan trọng trong hệ thống tài chính quốc gia, bao gồm các thành phần như tài chính nhà nước, tài chính doanh nghiệp, trung gian tài chính và tài chính cá nhân hoặc hộ gia đình.
Ngân sách nhà nước phản ánh tính giai cấp và quyền quyết định các khoản thu – chi chủ yếu thuộc về người đứng đầu đất nước Hiện nay, ngân sách được dự toán, thảo luận và phê chuẩn bởi cơ quan pháp quyền, với quyền quyết định cuối cùng thuộc về toàn dân thông qua Quốc hội.
Ngân sách nhà nước là yếu tố then chốt trong hệ thống tài chính quốc gia, đóng vai trò quyết định trong việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế - xã hội của đất nước.
Ngân sách nhà nước đóng vai trò quan trọng trong việc huy động các nguồn tài chính, đảm bảo đáp ứng nhu cầu chi tiêu của Nhà nước Đây là yếu tố thiết yếu giúp Nhà nước thực hiện hiệu quả chức năng và nhiệm vụ của mình.
• Ngân sách nhà nước là công cụ tài chính thúc đẩy sự phát triển kinh tế - xã hội
Ngân sách nhà nước đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế, điều chỉnh nền kinh tế vĩ mô, kiểm soát lạm phát và ổn định giá cả Nó cũng giúp giải quyết các bất ổn và nguy cơ tiềm ẩn, từ đó đảm bảo sự phát triển bền vững cho nền kinh tế.
MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Nhóm đã quyết định áp dụng phương pháp bình quân nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) để xây dựng mô hình thực nghiệm Dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu trước, chúng tôi sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để kiểm tra mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách và lạm phát, thông qua hàm lạm phát được thiết lập.
INF = β 0 + β 1 *BD + β 2 *lnEX + β 3 *UEP + β 4 *GDP + β 5 *M2 + Ui
Tên biến Mô tả biến Nguồn dữ liệu
INF Tỷ lệ lạm phát World Bank
BD Tỷ lệ thâm hụt ngân sách (%GDP) IMF
UEP Tỷ lệ thất nghiệp Macrotrend.net
EX Tỷ giá VND/USD World Bank
GDP Tốc độ tăng trưởng GDP World Bank
Số liệu sử dụng trong mô hình nghiên cứu
Năm INF (%) BD M2 (%) lnEX Unemploymen t Rate
Bảng 2: Số liệu sử dụng trong nghiên cứu
Mối tương quan giữa các biến khác trong mô hình với lạm phát
2.3.1 Tỷ lệ thất nghiệp (UEP)
Lạm phát và thất nghiệp là hai vấn đề kinh tế vĩ mô quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống người dân và sự ổn định kinh tế Nhiều nhà kinh tế học đã nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp để đề xuất các chính sách điều tiết vĩ mô hợp lý, nhằm điều chỉnh mức thất nghiệp và lạm phát hiệu quả.
A.W.Phillips là một trong những nhà kinh tế học đầu tiên tìm cách chứng minh mối tương quan nghịch giữa lạm phát và thất nghiệp Mối quan hệ nghịch giữa lạm phát và thất nghiệp này được thể hiện trên đồ thị Đường cong Phillips nổi tiếng Đến năm 1960,
Samuelson và Solow giới thiệu đường cong này với số liệu của nước Mỹ và vẫn cho thấy mối quan hệ nghịch giữa lạm phát và thất nghiệp
2.3.2 Tỷ giá VND/USD (EX)
Theo lý thuyết thị trường Tài chính Quốc tế, tỷ giá và lạm phát có mối quan hệ tương đồng Khi tỷ giá tăng, đồng nội tệ mất giá, điều này đồng nghĩa với việc cần nhiều nội tệ hơn để mua một đơn vị ngoại tệ, dẫn đến sự gia tăng lạm phát.
2.3.3 Tốc độ tăng trưởng GDP (GDP)
Theo báo tapchitaichinh.vn, các kết quả nghiên cứu được đăng tải đều cho thấy lạm phát và tốc độ tăng trưởng GDP có quan hệ một chiều
Sự tăng trưởng GDP phản ánh việc điều chỉnh các yếu tố như tác động giá cả, lượng cung-cầu hàng hóa và tiền lương lao động, từ đó ảnh hưởng đến chi tiêu Tất cả những yếu tố này đều liên quan mật thiết đến lạm phát.
Theo Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF) năm 2006, mức lạm phát chuẩn của Việt Nam có thể tương đương với mức lạm phát của các nước Đông Nam Á, ước tính khoảng 3,6% mỗi năm.
Ảnh hưởng của lạm phát đến tăng trưởng kinh tế có thể tích cực hoặc tiêu cực, tùy thuộc vào ngưỡng lạm phát được áp dụng để xác định mối quan hệ này.
Sự gia tăng cung tiền, hay còn gọi là lạm phát tiền tệ, xảy ra khi khu vực tư nhân nắm giữ lượng tiền vượt quá sản lượng tăng trưởng Điều này dẫn đến việc lãi suất thị trường giảm, làm tăng nhu cầu tiêu dùng và đầu tư, từ đó kéo theo sự gia tăng tổng cầu trong nền kinh tế Hệ quả là mặt bằng giá cả tăng lên, gây áp lực lạm phát Do đó, cung tiền M2 có mối quan hệ tỷ lệ thuận với lạm phát.
Theo học thuyết "Định lượng tiền tệ" của Irving Fisher, mối quan hệ giữa khối lượng tiền tệ (M), tốc độ lưu thông tiền tệ (V), giá cả (P) và sản lượng (T) được thể hiện qua công thức MV = PT Công thức này nhấn mạnh rằng tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế được xác định bởi lượng tiền lưu thông và tốc độ mà nó được chi tiêu.
Số lần bình quân mỗi đồng tiền được sử dụng để thanh toán giao dịch trong một năm, ký hiệu là V, phản ánh mức độ lưu thông của tiền tệ P đại diện cho mức giá chung, thường được tính bằng chỉ số giá, trong khi T là tổng số lần giao dịch hoặc tổng giá trị hàng hóa và dịch vụ được cung ứng Sự kết hợp giữa các yếu tố này giúp hiểu rõ hơn về hoạt động kinh tế và sự vận động của tiền tệ trong nền kinh tế.
Nếu V và T cố định hoặc thay đổi một cách chậm chạp, mức giá được xác định chủ yếu bởi mức cung ứng tiền tệ (M) Mọi sự gia tăng trong khối lượng tiền tệ đều trực tiếp làm tăng nhu cầu về hàng hóa và dịch vụ (tức tổng cầu) Từ đó có thể kết luận rằng nếu cung tiền(M) và tổng cầu tăng nhanh hơn khả năng cung ứng hàng hóa và dịch vụ của nền kinh tế (T),thì mức giá chung (P) sẽ tăng (tức có lạm phát).
Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu 22 2.5 Xử lý số liệu
Nhóm tác giả áp dụng phương pháp phân tích định lượng, bắt đầu bằng việc lựa chọn mô hình nghiên cứu dựa trên lý thuyết Họ tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu, sau đó sử dụng các phương pháp kiểm định thống kê để đánh giá kết quả của quá trình phân tích định lượng.
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, nhóm tác giả áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) trên phần mềm STATA 14.
Dữ liệu nghiên cứu được sử dụng cho phân tích định lượng là chuỗi thời gian từ năm 1992 đến 2019 tại Việt Nam Dữ liệu này được thu thập từ các nguồn uy tín như Quỹ Tiền tệ Thế giới (IMF), Ngân hàng Thế giới (World Bank) và Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB).
Phương pháp ước lượng và kiểm định thống kê sử dụng phần mềm STATA để thực hiện hồi quy mô hình bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) nhằm ước lượng tham số cho các mô hình hồi quy đa biến Thông qua STATA, người dùng có thể áp dụng nhiều phương pháp phân tích khác nhau để đạt được kết quả chính xác và hiệu quả trong nghiên cứu thống kê.
• Kiểm định sự phù hợp của mô hình (P-value)
• Kiểm định bỏ sót biến
• Kiểm định phương sai sai số thay đổi
• Kiểm định khuyết tật đa cộng tuyến
• Kiểm định tự tương quan
Kiểm định tính dừng là một bước quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian, và phương pháp Dickey – Fuller thường được sử dụng để thực hiện kiểm định này Bằng cách áp dụng kiểm định này, chúng ta có thể xác định tính dừng của chuỗi giá trị của biến độc lập Nếu giá trị tuyệt đối của Test lớn hơn giá trị tới hạn, điều đó cho thấy chuỗi dữ liệu là tĩnh và có thể sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Stаtistic lớn hơn giá trị tuyệt đối của chuỗi Criticаl Vаlue tại các mức ý nghĩa thì chuỗi giá trị của biến đó là chuỗi giá trị dừng
Dựa trên kết quả từ phần mềm Stata 14, nhóm tác giả đã tổng hợp các thông số về tính dừng của biến độc lập và biến phụ thuộc Đối với những biến không dừng, nhóm đã áp dụng sai phân bậc 1 để khắc phục, giúp chuyển đổi các chuỗi thời gian thành chuỗi dừng ổn định, phù hợp để sử dụng trong nghiên cứu.
ADF 1% level 5% level 10% level KẾT QUẢ
Bảng 3 : Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Kết quả kiểm định cho thấy rằng các chuỗi thời gian GDP là chuỗi dữ liệu không dừng Để khắc phục tính không dừng của các chuỗi này, phương pháp sai phân đã được áp dụng.
ADF 1% level 5% level 10% level KẾT QUẢ
BD -3.547 -3.736 -2.994 -2.628 Dừng ở mức ý nghĩa 5% d.M2 -6.916 -3.743 -2.997 -2.629 Dừng ở mức ý nghĩa 1% d.GDP -4.546 -3.743 -2.997 -2.629 Dừng ở mức ý nghĩa 1%
Bảng 4 : Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu sai phân bậc 1
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Kết quả nghiên cứu (Results)
Nhóm tác giả đã sử dụng lệnh sum trong Stata 14 để phân tích dữ liệu, cho ra kết quả bao gồm giá trị trung bình (mean), điểm cực trị (median), độ lệch chuẩn (Std.Dev.), giá trị lớn nhất (max) và giá trị nhỏ nhất (min).
Tên biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Để phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, chúng tôi đã sử dụng lệnh correlate, qua đó thu được các kết quả thống kê mô tả cho các biến.
Biến số Giá trị r(Yi, Xi) Ý nghĩa
BD 0.4046 Tương quan cao và cùng chiều với INF
M2 0.0135 Tương quan yếu và cùng chiều INF
Inex -0.0082 Tương quan rất yếu và ngược chiều INF
UEP -0.4012 Tương quan cao và ngược chiều INF
GDP 0.2517 Tương quan yếu và cùng chiều INF
Bảng 6 trình bày mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Chúng tôi cũng đã kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với nhau, và kết quả cho thấy sự liên kết rõ ràng giữa chúng.
INF BD M2 LnEX UEP GDP
Bảng 7: Tương quan giữa các biến độc lập
Các biến độc lập Xi và Xj có hệ số tương quan R(Xi, Xj) thấp hơn 0.8, cho thấy chúng tương quan yếu với nhau Điều này cũng chứng tỏ rằng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
3.1.2 Kết quả mô hình hồi quy
Thực hiện lệnh hồi quy regress cho mô hình ta thu được bảng kết quả phân tích như sau:
INF = β 0 + β 1 *BD + β 2 *d.M2 + β 3 *d.GDP + β 4 *LnEX + β 5 *UEP + Ui
Tên biến Hệ số hồi quy P-value Khoảng tin cậy
Bảng 8: Kết quả mô hình hồi quy Phân tích kết quả hồi quy:
• Số quan sát đưa vào phân tích obs = 28
• Tổng bình phương sai số tổng cộng SST= 1693.34655
• Tổng bình phương sai số được giải thích SSE = 681.12323
• Tổng bình phương các phần dư SSR= 1012.22332
• Bậc tự do của phần được giải thích Dfm= 5
• Bậc tự do của phần dư Df r = 22
Sai số chuẩn của ước lượng Root MSE = 6.7831
Mô hình có mức độ phù hợp cao với giá trị R² = 0,4022, cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích được 40,42% sự thay đổi của lạm phát.
Dựa vào hệ số P-value, các biến tự do như BD, LnEX và UEP có ý nghĩa thống kê, trong khi M2, LnEX và GDP không có ý nghĩa thống kê Điều này cho thấy rằng, giả định các yếu tố khác không đổi, các biến BD, LnEX và UEP ảnh hưởng đáng kể đến mô hình hồi quy.
Hệ số hồi quy ước lượng Ý nghĩa β0= 37.88056 >0 Khi các biến độc lập bằng 0 thì lạm phát (% GDP) trung bình một năm là
Khi biến động của tỷ lệ lạm phát xảy ra, nếu biến động của biến độc lập BD tăng (hoặc giảm) 1% trong khi các yếu tố khác không đổi, lạm phát trung bình sẽ tăng (hoặc giảm) 3.148833% Đồng thời, khi mức cung tiền M2 thay đổi 1% mà các yếu tố khác giữ nguyên, lạm phát sẽ tăng (hoặc giảm) 0.0311312%.
Khi tỷ giá VND/USD tăng (hoặc giảm) 1%, lạm phát sẽ tăng (hoặc giảm) 0.6497543%, cho thấy mối liên hệ tích cực giữa tỷ giá và lạm phát Ngược lại, khi tỷ lệ thất nghiệp tăng (hoặc giảm) 1%, lạm phát sẽ giảm (hoặc tăng) -11.37872%, cho thấy mối quan hệ tiêu cực giữa thất nghiệp và lạm phát Cuối cùng, ở mức ý nghĩa 10%, sự gia tăng GDP sẽ có ảnh hưởng tích cực đến lạm phát với hệ số β5 là 0.1242787.
(giảm) 1% và các yếu tố khác không đổi thì lạm phát tăng (giảm)
Kiểm định khuyết tật mô hình
3.2.1 Kiểm định sự phù hợp theo phương pháp P-value
Kết quả trên cho thấy giá trị P – value = (Prob > F) = 0.0342 < 0.05, nên bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận: Mô hình hồi quy phù hợp
3.2.2 Kiểm định Ramsay Reset (kiểm định bỏ sót biến)
Khi sử dụng lệnh "ovtest", chúng ta nhận được kết quả P-value = 0,1174, lớn hơn 0,05 (mức ý nghĩa 5%) Điều này cho thấy chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, vì vậy mô hình hồi quy hiện tại không bỏ sót biến quan trọng nào.
3.2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định giả thuyết: {H 0 : phương sai sai số không đổi;
��1: phương sai sai số thay đổi
Khi sử dụng lệnh "hettest" trên Stata, kết quả p-value của quan sát chi bình phương là 0.1993, lớn hơn 5% Điều này cho thấy mô hình không gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi, tức là mô hình có phương sai đồng nhất.
3.2.4 Kiểm định đa cộng tuyến:
Sử dụng lệnh “vif” , thu được kết quả VIF chi2 0,6514 lớn hơn mức ý nghĩa 5% Vậy mô hình không mắc tự tương quan.
