Luận văn Nghiên cứu về hiện tượng đường cong chữ J của cán cân thương mại Việt Nam

109 trang tranphuong11 28/01/2022 4400

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận văn Nghiên cứu về hiện tượng đường cong chữ J của cán cân thương mại Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

luan_van_nghien_cuu_ve_hien_tuong_duong_cong_chu_j_cua_can_c.pdf

Nội dung text: Luận văn Nghiên cứu về hiện tượng đường cong chữ J của cán cân thương mại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ Tp.HCM DIỆP NGỌC YẾN NGHIÊN CỨU VỀ HIỆN TƯỢNG ĐƯỜNG CONG CHỮ J CỦA CÁN CÂN THƯƠNG MẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP.Hồ Chí Minh – Năm 2013
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ Tp.HCM DIỆP NGỌC YẾN NGHIÊN CỨU VỀ HIỆN TƯỢNG ĐƯỜNG CONG CHỮ J CỦA CÁN CÂN THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHẠM QUỐC VIỆT TP.Hồ Chí Minh – Năm 2013
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin có lời cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của tôi với sự giúp đỡ của thầy hướng dẫn là TS. Phạm Quốc Việt; số liệu thống kê là trung thực và nội dung, kết quả nghiên cứu của luận văn này chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nào cho tới thời điểm hiện nay. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 10 năm 2013 Tác giả Diệp Ngọc Yến
MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục các bảng, biểu Danh mục các hình vẽ Mở đầu 1 Chương 1: Giới thiệu 3 1.1. Vấn đề nghiên cứu 3 1.2. Mục tiêu nghiên cứu 3 1.3. Phương pháp nghiên cứu 4 Chương 2: Tổng quan nghiên cứu 5 2.1. Cơ sở lý thuyết 5 2.1.1. Tỷ giá hối đoái 5 2.1.2. Cán cân thương mại 6 2.1.3. Hiện tượng đường cong chữ J 8 2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan 9 Chương 3: Thiết kế nghiên cứu 14 3.1. Mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và cán cân thương mại 14 3.1.1. Mô hình nghiên cứu 14
3.1.2. Thu thập và tính toán số liệu 16 3.1.3. Các giả thiết nghiên cứu 18 3.2. Các bước ước lượng mô hình 19 Chương 4: Thảo luận kết quả nghiên cứu 21 4.1. Lựa chọn độ trễ 21 4.2. Kiểm định tính dừng (kiểm định nghiệm đơn vị) 21 4.3. Kiểm định Johansen 21 4.4. Ước lượng VECM 21 4.4.1. Quan hệ Việt Nam – Mỹ 21 4.4.2. Quan hệ Việt Nam – Trung Quốc 27 4.4.3. Quan hệ Việt Nam – Nhật 32 4.4.4. Quan hệ Việt Nam – Hàn Quốc 36 4.4.5. Quan hệ Việt Nam – EU 37 4.5. Kiểm định tính bền vững của mô hình 41 4.6. Tìm hiệu ứng đường cong chữ J 44 4.7. Tóm tắt kết quả nghiên cứu 46 Chương 5: Tổng kết 48 Tài liệu tham khảo Phụ lục 1: Giá trị xuất nhập khẩu Việt Nam với các đối tác thương mại Phụ lục 2: Chỉ số lạm phát của Việt Nam và các đối tác thương mại Phụ lục 3: GDP của Việt Nam và các đối tác thương mại
Phụ lục 4: Tỷ giá hối đoái của Việt Nam và các đối tác thương mại Phụ lục 5: Lựa chọn độ trễ phù hợp cho quan hệ thương mại Việt Nam với các đối tác Phụ lục 6: Kiểm định tính dừng cho các chuỗi số liệu Phụ lục 7: Kiểm định Johansen cho quan hệ thương mại Việt Nam với các nước đối tác
DANH MỤC CÁC BẢNG, BIỂU Trang Bảng 2.1. Bảng tóm tắt một số nghiên cứu thực nghiệm về đường cong chữ J 11 Bảng 4.1. Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ thương mại Việt Nam – Mỹ 22 Bảng 4.2. Kết quả ước lượng hệ số phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại Việt Nam – Mỹ 24 Bảng 4.3. Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ thương mại giữa Việt Nam và Trung Quốc 27 Bảng 4.4. Kết quả ước lượng hệ số phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại giữa Việt Nam – Trung Quốc 30 Bảng 4.5. Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ Việt Nam – Nhật 32 Bảng 4.6. Kết quả ước lượng hệ số phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại Việt Nam – Nhật 35 Bảng 4.7. Kết quả ước lượng VECM cho quan hệ Việt Nam – EU 37 Bảng 4.8. Kết quả ước lượng hệ số phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại Việt Nam – EU 40 Bảng 4.9. Tóm tắt kết quả nghiên cứu 47
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Trang Hình 4.1. Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – Mỹ 42 Hình 4.2. Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – Trung Quốc 43 Hình 4.3. Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – Nhật 43 Hình 4.4. Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – EU 44 Hình 4.5. Phản ứng của cán cân thương mại khi tăng tỷ giá thực song phương trong quan hệ Việt Nam – Mỹ 44 Hình 4.6. Phản ứng của cán cân thương mại khi tăng tỷ giá thực song phương trong quan hệ Việt Nam – Trung Quốc 45 Hình 4.7. Phản ứng của cán cân thương mại khi tăng tỷ giá thực song phương trong quan hệ Việt Nam – Nhật 45 Hình 4.8. Phản ứng của cán cân thương mại khi tăng tỷ giá thực song phương trong quan hệ Việt Nam – EU 46
1 MỞ ĐẦU Tỷ giá là vấn đề luôn được các quốc gia quan tâm. Tỷ giá ảnh hưởng đến hầu hết các khía cạnh trong nền kinh tế, đặc biệt là ảnh hưởng đến tình hình xuất nhập khẩu, và qua đó tác động đến cán cân thương mại, cán cân thanh toán. Mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại là đề tài đã được nhiều nhà kinh tế học đi vào nghiên cứu. Các kết quả nghiên cứu ở các nước cho thấy giữa tỷ giá và cán cân thương mại có tồn tại mối quan hệ, và mối quan hệ này trong ngắn hạn với dài hạn có sự khác biệt. Trong dài hạn, mối quan hệ này thường ổn định, còn trong ngắn hạn, mối quan hệ này có thể tạo hiệu ứng được gọi là đường cong chữ J. Bài nghiên cứu này sẽ đi vào tìm hiểu với nền kinh tế Việt Nam, mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại có tạo nên hiệu ứng đường cong chữ J không? Thông qua những kết quả tìm thấy từ bài nghiên cứu, sẽ có một số hướng đi cho tỷ giá được đề xuất nhằm tạo tác động tích cực lên cán cân thương mại Việt Nam và dần cải thiện vị thế thương mại của Việt Nam trên trường quốc tế. Bài nghiên cứu có kết cấu như sau:  Mở đầu  Chương 1: Giới thiệu . Vấn đề nghiên cứu . Mục tiêu nghiên cứu . Phương pháp nghiên cứu  Chương 2: Tổng quan nghiên cứu . Cơ sở lý thuyết . Các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan  Chương 3: Thiết kế nghiên cứu . Mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và cán cân thương mại
2 . Các bước ước lượng mô hình  Chương 4: Thảo luận kết quả nghiên cứu  Chương 5: Tổng kết
3 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1. VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Tỷ giá hối đoái là một trong những yếu tố tác động đến cán cân thương mại và có ảnh hưởng lớn đến tình hình phát triển kinh tế của một quốc gia. Nếu tỷ giá được giữ ổn định sẽ góp phần ổn định kinh tế vĩ mô, ổn định giá cả và kiềm chế lạm phát. Còn nếu phá giá đồng nội tệ sẽ nâng cao được khả năng cạnh tranh của hàng xuất khẩu, đồng thời có tác dụng hạn chế hàng nhập khẩu. Vậy mỗi khi có sự thay đổi của tỷ giá thì cán cân thương mại của Việt Nam thay đổi như thế nào? Và sự thay đổi của cán cân thương mại Việt Nam trong ngắn hạn với thay đổi trong dài hạn là như nhau hay có sự khác biệt nào không? Kết quả nghiên cứu ở nhiều nước cho thấy những kết quả khác nhau trong tác động của tỷ giá đến cán cân thương mại trong ngắn hạn và dài hạn có sự khác nhau, một số quốc gia xuất hiện hiện tượng đường cong chữ J trong hoạt động xuất nhập khẩu, một số khác lại không. Vậy ở Việt Nam có hiện tượng này hay không? Bài nghiên cứu này được thực hiện nhằm mục đích trả lời cho câu hỏi đó, tìm hiểu tác động của sự thay đổi tỷ giá đến cán cân thương mại như thế nào trong ngắn hạn và dài hạn, tác động trong ngắn hạn và dài hạn có khác nhau không. 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Mục tiêu nghiên cứu của bài là tập trung vào sự thay đổi tỷ giá và cán cân thương mại giữa Việt Nam với một số quốc gia để xác định có hay không hiện tượng đường cong chữ J trong cán cân thương mại Việt Nam. Trước bài luận văn này cũng đã có nhiều bài viết về nội dung tương tự, xác định mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại của Việt Nam. Tuy nhiên, không vì lý do này mà bài luận trở nên dư thừa. Những kết quả nghiên cứu từ các bài viết trước có thể sẽ không còn phù hợp với hiện tại. Với số liệu
4 được cập nhật, bài luận văn này sẽ cho một cái nhìn sát hơn cho mức độ phản ứng của cán cân thương mại trước sự thay đổi tỷ giá. Từ đó, nhà điều hành có thêm cơ sở để đưa ra các hướng đi phù hợp cho tỷ giá. 1.3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng trong bài là phân tích định lượng theo mô hình VECM (mô hình hiệu chỉnh sai số véctơ). Các bài nghiên cứu trước đây chủ yếu dùng mô hình tự hồi quy với biến trễ ARDL. Tuy nhiên, xét thấy các biến số được đưa vào mô hình: cán cân thương mại, tỷ giá thực song phương, GDP Việt Nam và GDP quốc gia đối tác, các biến số này có ảnh hưởng qua lại với nhau chứ không đơn thuần là cán cân thương mại chịu ảnh hưởng từ các biến số còn lại. Bên cạnh đó, các chuỗi số liệu thu thập được kiểm định là không dừng. Do đó, phương pháp phù hợp cho bài nghiên cứu là sử dụng mô hình VECM. Từ các số liệu được tập họp từ Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), . . . , các tính toán được tiến hành để tính cán cân thương mại, chỉ số GDP thực, tỷ giá thực song phương của Việt Nam với các quốc gia. Đối tượng nghiên cứu của bài viết là hiện tượng đường cong chữ J trong cán cân thương mại Việt Nam khi tỷ giá hối đoái có sự điều chỉnh. Phạm vi nghiên cứu là giá trị xuất nhập khẩu giữa Việt Nam và một số nước bạn hàng thương mại lớn của Việt Nam: Nhật, Hàn Quốc, Trung Quốc, Mỹ và EU (bao gồm 15 nước: Áo, Bỉ, Síp, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Ireland, Ý, Luxembourg, Malta, Hà Lan, Bồ Đào Nha, Slovenia, Tây Ban Nha) với chuỗi số liệu được lấy theo quý từ quý I/1996 đến quý I/2013, cùng với các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị xuất nhập khẩu là tỷ giá thực song phương và GDP thực của Việt Nam với các quốc gia.
5 CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1.1. Tỷ giá hối đoái: a. Khái niệm: Tỷ giá hối đoái giữa hai đồng tiền xác định một đơn vị tiền của quốc gia này có thể đổi được bao nhiêu đơn vị tiền của quốc gia kia. Có hai cách niêm yết tỷ giá là yết giá trực tiếp và yết giá gián tiếp. - Yết giá trực tiếp là cách yết giá mà giá cả ngoại tệ được niêm yết theo nội tệ (số lượng nội tệ đổi lấy đơn vị ngoại tệ. Ví dụ: 1 USD = 21.000 VND. - Yết giá gián tiếp là cách yết giá ngược lại, nghĩa là thể hiện số lượng đơn vị ngoại tệ đổi lấy một đơn vị nội tệ. Ví dụ: 0,00005 USD = 1 VND. b. Tỷ giá thực (RER) - Tỷ giá hiệu dụng (REER): Trên thị trường ngoại hối, tỷ giá được niêm yết hằng ngày để giao dịch là tỷ giá hối đoái danh nghĩa. Tỷ giá này chưa xét đến tương quan giá cả hay tương quan lạm phát giữa hai nước. Nếu lấy tỷ giá này điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát của hai quốc gia sẽ được tỷ giá hối đoái thực. SP BRER h với BRER là tỷ giá thực song phương Pf S là chỉ số tỷ giá danh nghĩa Ph là chỉ số giá chung trong nước Pf là chỉ số giá chung của nước ngoài
6 Tỷ giá hối đoái thông thường là để xác định mối quan hệ giữa hai đồng tiền của hai quốc gia. Trong khi đó, để xác định mối quan hệ giữa đồng tiền của một quốc gia với một rổ tiền tệ các đồng tiền lớn, ta sử dụng tỷ giá hiệu dụng, là bình quân gia quyền của rổ tiền tệ. Tỷ giá hối đoái hiệu dụng được xem như là số đo tổng hợp năng lực cạnh tranh đối ngoại của một quốc gia. Tương tự tỷ giá hối đoái song phương, tỷ giá hiệu dụng có tỷ giá hiêu dụng danh nghĩa (NEER) và tỷ giá hiệu dụng thực (REER). n NEER  Sii w i 1 n  wi S i P i REER i 1 với NEER là tỷ giá danh nghĩa đa phương P REER là tỷ giá thực đa phương wi là tổng số mậu dịch với các đối tác thứ i mà quốc gia nước chủ nhà có quan hệ thương mại Si là tỷ giá giữa đồng tiền nước thứ i và nội tệ Pi là chỉ số giá của nước i P là chỉ số giá trong nước 2.1.2. Cán cân thƣơng mại: a. Khái niệm: Cán cân thương mại hay còn gọi là cán cân mậu dịch cho thấy giá trị chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập khẩu, là thành phần chủ yếu của tài khoản vãng lai. Khi cán cân thương mại thâm hụt nghĩa là trị giá hàng nhập khẩu
7 trong kỳ lớn hơn trị giá xuất khẩu. Ngược lại, cán cân thương mại thặng dư cho thấy trị giá hàng xuất khẩu lớn hơn nhập khẩu. b. Các nhân tố ảnh hƣởng: - Tỷ giá: Nếu đồng tiền của một nước bắt đầu tăng giá so với đồng tiền một nước khác, hàng hóa xuất khẩu từ nước này sẽ trở nên mắc hơn. Kết quả là nhu cầu hàng hóa đó sẽ giảm. Ngược lại, nếu đồng nội tệ của một quốc gia giảm giá thì sẽ có tác dụng khuyến khích làm tăng xuất khẩu của quốc gia đó. - Lạm phát: Khi lạm phát trong nước thấp hơn lạm phát nước ngoài, giá cả của hàng xuất khẩu trở nên hấp dẫn hơn làm cho mức cầu của nước ngoài đối với hàng xuất khẩu tăng. Nhờ đó mà cán cân thương mại có xu hướng thặng dư. Tuy nhiên, xu hướng này không phải lúc nào cũng đúng. Khi lạm phát giữa hai quốc gia có sự chênh lệch, tỷ giá hối đoái giữa đồng tiền của hai quốc gia đó lại có xu hướng điều chỉnh theo lý thuyết ngang giá sức mua PPP, nghĩa là tỷ giá sẽ điều chỉnh về mức tỷ giá cân bằng mà tại đó giá trị hàng hóa giữa hai quốc gia là tương đương nhau. Lúc này, tác động của lạm phát lên giá trị xuất nhập khẩu có thể bị ảnh hưởng bởi tác động từ tỷ giá. - Thu nhập quốc dân: Nếu một quốc gia có thu nhập thực tế tăng lên, mức tiêu thụ hàng hóa cũng tăng, do đó nhập khẩu sẽ tăng để đáp ứng lượng cầu trong nước tăng lên. - Các biện pháp của chính phủ: Trong thời đại ngày nay, không quốc gia nào có thể tồn tại một mình mà không có hoạt động giao thương với các quốc gia khác. Và cũng không quốc gia nào muốn giá trị nhập khẩu của nước mình cao hơn giá trị xuất khẩu. Để hạn chế vấn đề này, các chính phủ có xu hướng ra sức bảo vệ các doanh nghiệp xuất khẩu bằng cách như:
8  Áp thuế suất: Nếu chính phủ đánh thuế trên hàng nhập khẩu, giá của hàng hóa nước ngoài đối với người tiêu dùng trong nước sẽ đắt hơn, vì thế mà tiêu dùng hàng nước ngoài sẽ ít hơn.  Áp hạn ngạch: Chính phủ giới hạn một giá trị tối đa hàng hóa được nhập vào trong nước.  Trợ cấp cho doanh nghiệp: Việc trợ cấp có thể giúp tăng cường tiềm năng xuất khẩu cho các doanh nghiệp được trợ cấp. 2.1.3. Hiện tƣợng đƣờng cong chữ J Như trình bày ở trên, khi tỷ giá thay đổi, đồng tiền của quốc gia nào tăng giá sẽ dẫn đến xuất khẩu của quốc gia này giảm và nhập khẩu tăng lên, và ngược lại, quốc gia có đồng tiền giảm giá sẽ tăng xuất khẩu và giảm nhập khẩu. Tuy nhiên, tác động của tỷ giá hối đoái lên cán cân thương mại trong thực tế đôi khi không diễn ra giống lý thuyết trên. Khi nội tệ giảm giá, cán cân thương mại không cải thiện ngay lập tức, mà cán cân thương mại sẽ đi xuống sâu hơn trước khi đi lên tạo nên một đường cong trông giống chữ J. Nguyên nhân dẫn đến hiện tượng này có thể kể đến như sau:  Khi đồng nội tệ giảm giá, tức ngoại tệ tăng giá, quốc gia xuất khẩu hàng hóa vào trong nước để giữ chân khách hàng và đảm bảo thị phần có thể sẽ giảm giá sản phẩm so với lúc tỷ giá chưa thay đổi.  Một nguyên nhân khác là dù các nhà xuất khẩu không thay đổi giá bán sản phẩm thì các nhà nhập khẩu cũng không thề ngay lập tức chuyển sang nhập hàng của các quốc gia khác hay chuyển sang tiêu dùng hàng trong nước được. Bởi vì các hợp đồng thương mại đã được ký kết trước và có hiệu lực trong một khoảng thời gian.  Có thể quốc gia nhập khẩu không tìm thấy sản phẩm thay thế tương tự ở các quốc gia khác hoặc các doanh nghiệp trong nước không sản xuất loại sản phẩm tương tự.
9 2.2. CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM CÓ LIÊN QUAN Đã có nhiều bài nghiên cứu khảo sát về hiện tượng đường cong chữ J trong hoạt động ngoại thương. Bài nghiên cứu ở đây chỉ kể ra một số công trình tiêu biểu: - Olugbenga Onafowora (2003) nghiên cứu về hiện tượng đường cong chữ J trong cán cân thương mại của ba quốc gia ở Đông Nam Á là Thái Lan, Malaysia và Indonesia với hai đối tác thương mại là Mỹ và Nhật. Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector (VECM – Vector Error Correction Model) và phân tích đồng liên kết với các biến khảo sát gồm tỷ số giá trị xuất nhập khẩu, thu nhập quốc gia thực, tỷ giá thực song phương được lấy giá trị theo quý từ quý I năm 1980 đến quý IV năm 2001. Trong mô hình nghiên cứu còn sử dụng một biến giả với hai giá trị 0 và 1 tương ứng với hai giai đoạn trước năm 1997 và từ năm 1997 trở về sau để đánh dấu bước chuyển năm 1997 là năm xảy ra khủng hoảng tài chính châu Á. Kết quả nghiên cứu này cho thấy, có hiện tượng đường cong chữ J trong quan hệ thương mại song phương giữa Indonesia, Malaysia với Mỹ, Nhật, giữa Thái Lan với Mỹ. Trong khi đó, quan hệ thương mại giữa Thái Lan và Nhật không thể hiện đường cong chữ J mà là hiện tượng đường cong chữ S. - Mohsen Bahmani-Oskooee và Margaret Malixi (1992) tìm hiểu về tác động của sự biến động tỷ giá lên cán cân thương mại ở 13 nước đang phát triển đến từ châu Á, châu Âu và châu Mỹ Latinh. Các biến số được sử dụng trong mô hình gồm có tỷ số giá trị xuất nhập khẩu, tổng sản lượng quốc gia thực, cung tiền, tỷ giá hối đoái hiệu dụng thực được lấy giá trị theo quý từ quý I năm 1973 đến quý IV năm 1985. Kết quả nghiên cứu cho thấy hiện tượng đường cong chữ J chỉ xuất hiện ở một số quốc gia: Bazil, Hy Lạp, Ấn Độ và Pakistan. Trong khi ở các quốc gia khác thay vì xuất hiện đường cong chữ J lại cho ra mẫu hình chữ N, chữ M.
10 - Bài nghiên cứu của Mohsen Mahmani-Oskooee và Taggert J. Brooks (1999) lấy dữ liệu theo quý từ quý I năm 1973 đến quý II năm 1996 với sáu đối tác thương mại lớn nhất của Mỹ là Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật và Anh. Các biến số được sử dụng trong bài gồm có tỷ số giá trị xuất nhập khẩu, GDP thực và tỷ giá thực song phương được phân tích dựa trên phương pháp ARDL (Autoregressive Distributed Lag – mô hình tự hồi quy với biến trễ). Kết quả của bài nghiên cứu không tìm thấy hiện tượng đường cong chữ J trong ngắn hạn, nhưng trong dài hạn thì có. - Kyophilavong, Phouphet và các cộng sự (2013) thực hiện nghiên cứu nhằm kiểm định sự tồn tại của hiện tượng đường cong chữ J của Lào. Với số liệu được thu thập theo quý từ năm 1993 đến năm 2010, mô hình được sử dụng là mô hình ARDL cho các biến số chính gồm tỷ số xuất nhập khẩu, GDP thực, thu nhập của thế giới được đại diện bởi chỉ số sản xuất công nghiệp (IPI – Industrial Production Index) của Mỹ. Kết quả nghiên cứu cho thấy khi giá trị đồng kip của Lào thay đổi, cán cân thương mại của Lào di chuyển theo dạng đường cong chữ J. - Phạm Thị Tuyết Trinh (2012) đã kiểm tra hiện tượng đường cong chữ J ở Việt Nam. Trong bài, tác giả sử dụng đồng thời mô hình ARDL và mô hình ECM. Mô hình ARDL được dùng phân tích những ảnh hưởng trong dài hạn, trong khi mô hình ECM được dùng cho phân tích ảnh hưởng trong ngắn hạn. Các biến số chính được sử dụng trong bài là cán cân thương mại, tỷ giá thực hiệu dụng và GDP được thu thập theo quý từ năm 2000 đến năm 2010. Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy tỷ giá có ảnh hưởng tích cực đến cán cân thương mại, nhưng ảnh hưởng này lại không mạnh bằng ảnh hưởng của GDP. Các bài nghiên cứu kể trên có thể được tổng hợp trong bảng dưới đây
Bảng 2.1. Bảng tóm tắt một số nghiên cứu thực nghiệm về đƣờng cong chữ J STT Tên nghiên cứu Tác giả Các biến số Kết quả 1 Bilateral J-Curve Mohsen Biến phụ thuộc: Không tìm thấy hiện between U.S. and Mahmani- TBj: tỷ số nhập khẩu trên xuất khẩu tượng đường cong chữ J Her Trading Oskooee và của Mỹ với quốc gia j trong ngắn hạn, nhưng có Partners Taggert J. Biến độc lập: mối quan hệ trong dài hạn Brooks (1999) YU.S.: chỉ số GDP thực của Mỹ Yj: chỉ số GDP thực của quốc gia j EXj: tỷ giá thực song phương giữa Mỹ và quốc gia j 11 2 Does J-curve Kyophilavong, Biến phụ thuộc: Khi giá trị đồng kip của phenomenon exist Phouphet và các TB: cán cân thương mại được xác Lào thay đổi, cán cân in case of Laos? cộng sự (2013) định bằng tỷ số giữa xuất khẩu và thương mại của Lào di An ARDL nhập khẩu chuyển theo dạng đường approach Biến độc lập: cong chữ J YD: GDP thực nội địa YW: thu nhập thế giới, lấy chỉ số sản xuất công nghiệp của Mỹ làm đại diện RE: tỷ giá thực DB: biến giả
Bảng 2.1. Bảng tóm tắt một số nghiên cứu thực nghiệm về đƣờng cong chữ J (tiếp theo) STT Tên nghiên cứu Tác giả Các biến số Kết quả 3 Exchange rate Olugbe Biến phụ thuộc: Quan hệ thương mại song and trade balance nga X/M: tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu, đại phương giữa Indonesia, in east asia: is Onafo diện cho cán cân thương mại Malaysia với Mỹ, Nhật, there a J-curve? wora Biến độc lập: giữa Thái Lan với Mỹ có (2003) Yt: GDI của nước được nghiên cứu hiện tượng đường cong * Yt : GDI của nước đối tác thương mại chữ J. Quan hệ thương mại RERt: tỷ giá thực song phương giữa Thái Lan và Nhật có D97: biến giả nhận giá trị 0 và 1 tương ứng hiện tượng đường cong giai đoạn trước và sau năm 1997 chữ S 12 4 More evidence Mohse Biến phụ thuộc: Bazil, Hy Lạp, Ấn Độ và on J curve from n X/M: tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu, đại Pakistan có hiện tượng LDCs Bahma diện cho cán cân thương mại đường cong chữ J. Các ni- Biến độc lập: quốc gia khác có hiện Oskooe Y: sản lượng thực trong nước tượng chữ N, chữ M e và YW: sản lượng thực thế giới Margar MO: cung tiền thực trong nước et MOW: cung tiền thực thế giới Malixi E: tỷ giá hiệu dụng danh nghĩa (1992) P: chỉ số giá trong nước P*: chỉ số giá nước ngoài
Bảng 2.1. Bảng tóm tắt một số nghiên cứu thực nghiệm về đƣờng cong chữ J (tiếp theo) STT Tên nghiên cứu Tác giả Các biến số Kết quả 5 The impact of Phạm Biến phụ thuộc: Tỷ giá có ảnh hưởng tích cực đến exchange rate Thị TB: cán cân thương mại cán cân thương mại, nhưng ảnh fluctuation on Tuyết Biến độc lập: hưởng này lại không mạnh bằng trade balance in Trinh REER: tỷ giá thực hiệu dụng ảnh hưởng của GDP short and long (2012) GDP: tổng sản lượng quốc gia run 13
14 CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU1 3.1. MỐI QUAN HỆ GIỮA BIẾN ĐỘNG TỶ GIÁ VÀ CÁN CÂN THƢƠNG MẠI 3.1.1. Mô hình nghiên cứu: Để tiến hành xác định phản ứng trong ngắn hạn và dài hạn của cán cân thương mại đối với sự thay đổi của tỷ giá song phương, bài viết sẽ sử dụng mô hình VECM để phân tích. Quan hệ giữa cán cân thương mại với tỷ giá trong dài hạn được thể hiện qua phương trình sau: * ln(Xj / M j ) t 0 1 ln Y t 2 ln Y j , t 3 ln RER j , t 4 D 08  t (3.1) Trong đó: Xj: là giá trị xuất khẩu của Việt Nam sang đối tác thương mại j Mj: là giá trị nhập khẩu của Việt Nam từ đối tác thương mại j Y: là GDP thực của Việt Nam được để dưới dạng chỉ số để không phụ thuộc vào đơn vị đo lường * Yj : là chỉ số GDP thực của quốc gia đối tác j RERj: là tỷ giá thực song phương giữa Việt Nam với quốc gia đối tác, nếu chỉ số này giảm phản ánh VND đang giảm giá so với đồng tiền của quốc gia j D08: là biến giả dùng đánh dấu cho hai giai đoạn trước và sau năm 2008 Mối quan hệ dài hạn giữa tỷ giá và cán cân thương mại được thể hiện ở phương trình (3.1) như trên. Còn mối quan hệ trong ngắn hạn sẽ được thể hiện trong phương trình sau: 1 Thiết kế nghiên cứu của bài này được kế thừa từ bài nghiên cứu “Exchange rate and trade balance in east asia: is there a J-curve?”
15 k 1 ' ZZZt   i t i  t1   t (3.2) i 1 Trong đó: * Zt: là véctơ các biến nội sinh [X / M, Y, Y , RER, D08] Гi: là ma trận các hệ số cho tốc độ tăng của các biến i: là độ trễ k: là giá trị cao nhất của độ trễ α: là véctơ các tham số điều chỉnh β’: là véctơ quan hệ đồng liên kết (các tham số dài hạn) μ: là véctơ các yếu tố xác định εt: là véctơ sai số được xây dựng một cách độc lập với sai số cố định Như đã đề cập trong phần cơ sở lý thuyết ở trên, các yếu tố ảnh hưởng đến cán cân thương mại có thể kể đến là lạm phát, tỷ giá, thu nhập, các biện pháp của chính phủ. Mặc dù chịu tác động bởi nhiều yếu tố, bài nghiên cứu này chỉ tập trung vào tìm hiểu cán cân thương mại như thế nào khi tỷ giá hối đoái thay đổi. Bên cạnh đưa tỷ giá vào mô hình nghiên cứu, yếu tố thu nhập cũng được đánh giá là có ảnh hưởng khá lớn đến tình trạng của cán cân thương mại nên được đưa vào mô hình nghiên cứu. Đối với các yếu tố còn lại như lạm phát, các biện pháp của chính phủ, mô hình không đưa vào phân tích. Tác động của lạm phát lên cán cân thương mại hầu như đều xen lẫn với ảnh hưởng từ tỷ giá hối đoái. Khi chênh lệch lạm phát thay đổi, với hoạt động arbitrage của các nhà đầu tư, tỷ giá sẽ thay đổi theo hướng xác lập cân bằng sức mua của hàng hóa giữa hai quốc gia (lý thuyết ngang giá sức mua). Do đó, nếu đưa yếu tố lạm phát vào bài nghiên cứu có thể gây nhiễu cho việc phân tích tác động của tỷ giá. Đối với tác động từ các biện pháp của chính phủ, do các biện pháp mà chính phủ có thể thực hiện để điều hành nền kinh tế
16 là khá nhiều, nếu đưa yếu tố này vào mô hình để phân tích có thể gây khó khăn hơn cho quá trình phân tích đồng thời làm giảm mức độ tập trung vào mục tiêu chính của bài nghiên cứu. Vì vậy, tác động nếu có của các yếu tố lạm phát, biện pháp của chính phủ sẽ được thể hiện ở giá trị sai số. Trong mô hình có đưa vào biến giả D08, biến giả này dùng phân định tác động của tỷ giá lên cán cân thương mại trong hai giai đoạn, trước và sau năm 2008 là năm xảy ra khủng hoảng tài chính thế giới. Sau khủng hoảng, các nước có xu hướng thu hẹp quy mô hoạt động ngoại thương, gia tăng bảo hộ nội địa. Vì thế, cán cân thương mại giai đoạn sau khủng hoảng có thể diễn biến theo xu hướng khác với giai đoạn trước khủng hoảng. Mô hình của bài nghiên cứu này được thể hiện dưới dạng log nhằm tránh hiện tượng phương sai thay đổi. 3.1.2. Thu thập và tính toán số liệu Các số liệu dùng để phân tích được thu thập theo quý từ quý I năm 2001 đến quý I năm 2013 cho các nước: Việt Nam, Mỹ, Trung Quốc, Nhật, Hàn Quốc và khối EU (bao gồm 15 nước: Áo, Bỉ, Síp, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Ireland, Ý, Luxembourg, Malta, Hà Lan, Bồ Đào Nha, Slovenia, Tây Ban Nha). Các quốc gia đối tác thương mại được lựa chọn để nghiên cứu trong bài này là các thị trường mà Việt Nam có giá trị xuất khẩu cao nhất theo thống kê năm 2011 của Tổng cục Thống kê Việt Nam. Số liệu được thu thập từ các nguồn như Tổng cục Thống kê Việt Nam, Quỹ Tiền tệ Quốc tế, Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) . . . Sau đó các số liệu thu thập được tính toán cho phù hợp với yêu cầu phân tích của mô hình.  X / M: Thông thường, cán cân thương mại của một quốc gia được xác định như là giá trị chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập khẩu (X – M). Tuy nhiên, trong mô hình của bài nghiên cứu này, biến phụ thuộc đại diện cho cán cân thương mại
17 là tỷ số giữa giá trị xuất khẩu và nhập khẩu (X / M) của Việt Nam với đối tác thương mại được xét. Việc sử dụng tỷ số thay cho hiệu số có ưu điểm là không phụ thuộc vào đơn vị đo, tránh được hiện tượng kết quả nghiên cứu khác nhau do giá trị biến phụ thuộc thay đổi khi thay đổi đơn vị tính. Cũng vì ưu điểm này mà khi tính toán biến cán cân thương mại, ta không cần chú trọng giá trị xuất nhập khẩu là giá trị thực hay giá trị danh nghĩa. Giá trị xuất khẩu và nhập khẩu được thu thập chỉ cần cùng là giá trị danh nghĩa hoặc cùng là giá trị thực để bảo đảm tính ổn định cho kết quả phân tích. Giá trị xuất khẩu và nhập khẩu của Việt Nam với các đối tác thương mại được lấy từ của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).  Y và Y*: Với biến Y và Y*, để phù hợp với mô hình của bài nghiên cứu mà bài luận văn này thừa kế, hai biến này nên là giá trị thực thu nhập ròng (real gross domestic income – GDI) của Việt Nam và các nước đối tác. Tuy nhiên, qua quá trình thu thập dữ liệu cho thấy có rất ít quốc gia công bố số liệu này. Vì thế, thay vì sử dụng dữ liệu GDI của các nước, bài viết xin được dùng dữ liệu GDP thực để phân tích. Về lý thuyết, việc sử dụng dữ liệu thay thế này sẽ không ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích. Theo định nghĩa của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), GDI có thể xác định bằng cách dùng giá trị tổng sản phẩm quốc nội cộng với thặng dư có được hoặc trừ cho khoản lỗ do những thay đổi trong các điều khoản thương mại2. Như vậy, nếu giả định rằng khi giao dịch kinh doanh giữa Việt Nam với các nước, không có thay đổi nào trong các điều khoản thương mại dẫn đến phát sinh các khoản lợi hoặc khoản lỗ cho hai bên, ta sẽ có giá trị GDI bằng với giá trị GDP. Số liệu về GDP của Việt Nam và các nước được lấy từ hệ thống dữ liệu của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD). Số liệu thu thập được là GDP danh nghĩa dùng để tính toán GDP 2
18 thực bằng cách điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát với năm gốc là năm 1996. Dữ liệu về lạm phát của các nước được lấy từ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF). Riêng đối với số liệu của Trung Quốc, cả GDP lẫn CPI đều không tìm được dữ liệu theo quý, nên các giá trị này được thu thập bằng cách lấy dữ liệu theo năm từ Ngân hàng Thế Giới (World Bank), sau đó dùng Eview để tách chuỗi số liệu năm thành số liệu theo quý.  RER: Biến RER là tỷ giá thực song phương giữa Việt Nam và đối tác thương mại. Do số liệu của biến này không có sẵn nên giá trị RER cũng cần qua tính toán mới có được. Số liệu thu thập được từ IMF là tỷ giá danh nghĩa giữa Mỹ với các quốc gia. Từ tỷ giá này chuyển về tỷ giá danh nghĩa giữa Việt Nam với các nước. Sau đó, dùng tỷ giá danh nghĩa giữa Việt Nam với các nước tính chỉ số tỷ giá. Cuối cùng, lấy chỉ số tỷ giá điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát với năm gốc là năm 1996 để có được tỷ giá thực song phương.  D08: Với biến giả D08, biến này được dùng để xác định hai giai đoạn trước và sau thời điểm xảy ra khủng hoảng tài chính quốc tế là năm 2008. Biến giả này nhận giá trị bằng 0 cho giai đoạn trước năm 2008, nhận giá trị bằng 1 cho giai đoạn từ năm 2008 trở về sau. Biến giả này được đưa vào mô hình nhằm xác định xem giữa hai giai đoạn, trước và sau khủng hoảng tài chính quốc tế, liệu tác động của thay đổi tỷ giá ảnh hưởng lên cán cân thương mại của Việt Nam có khác nhau hay không. 3.1.3. Các giả thiết nghiên cứu Trong điều kiện bình thường, ta kỳ vọng hệ số của biến GDP Việt Nam mang hệ số dương. Khi Y tăng, Việt Nam sẽ tăng nhập khẩu làm cho biến TB tăng. Tuy nhiên, nếu một sự gia tăng trong thu nhập Việt Nam là do tăng lên trong sản xuất hàng thay thế nhập khẩu, giá trị nhập khẩu có thể sẽ giảm, dẫn
19 * đến một ước lượng âm cho hệ số α1. Tương tự, hệ số của biến Y có thể mang dấu âm hoặc dương. Đối với biến RER, nếu có một sự sụt giảm thực của VND, RER sụt giảm có tác động hạn chế Việt Nam nhập khẩu và khuyến khích xuất khẩu, ngược lại nếu RER tăng, tức là VND tăng giá, Việt Nam sẽ tăng nhập khẩu và giảm xuất khẩu. Vì vậy mà hệ số α3 được kỳ vọng mang dấu dương. 3.2. CÁC BƢỚC ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH Bài nghiên cứu ước lượng mô hình VECM được thực hiện theo bốn bước: - Lựa chọn độ trễ phù hợp cho các biến: Do việc lựa chọn thứ tự trễ cho các biến có khả năng gây ảnh hưởng lớn đến những suy luận được rút ra từ kết quả phân tích mô hình, việc tiến hành xác định mỗi biến thích hợp với độ trễ bao nhiêu là cần thiết. Việc lựa chọn này được thực hiện bằng kiểm định AIC (Akaike Information Ratio). - Kiểm định sự tồn tại nghiệm đơn vị của mỗi biến: Bước này được thực hiện bằng kiểm định ADF (Dicky-Fuller). - Kiểm định tính đồng liên kết: Bước này được thực hiện thông qua phương thức ước lượng khả năng cực đại Johansen (1988) và Johansen / Juselius (1990). Nếu kết quả kiểm định cho thấy giữa các biến không có sự đồng liên kết, điều này đồng nghĩa rằng giữa các biến không tồn tại mối quan hệ ổn định trong dài hạn. Ngược lại, nếu tính đồng liên kết là tồn tại giữa các biến, có khả năng tồn tại quan hệ nhân quả Granger một chiều hoặc hai chiều với ít nhất là các chuỗi dừng. Lúc này, ta có thể ước lượng các véctơ đồng liên kết bằng cách sử dụng phương pháp Johansen (1988) và Johansen / Juselius (1990).
20 - Ước lượng mô hình VECM để tạo ra hàm phản ứng thúc đẩy và tìm hiệu ứng đường cong chữ J của Việt Nam với mỗi đối tác: Sau khi ước lượng được các hệ số của phương trình hồi quy, các hệ số này sẽ được kiểm định tính ổn định để xem có đủ tin cậy để làm cơ sở tham khảo cho việc phân tích chính sách. Bước cuối cùng của quá trình phân tích là xác định phản ứng của cán cân thương mại đối với thay đổi của tỷ giá thực như thế nào: Có hay không hiện tượng đường cong chữ J trong hoạt động ngoại thương giữa Việt Nam với các đối tác?
21 CHƢƠNG 4: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Như đã trình bày ở trên, mô hình được thực hiện qua bốn bước: lựa chọn độ trễ phù hợp cho các biến, kiểm định tính dừng của mỗi biến, kiểm định tính đồng liên kết, ước lượng VECM để tìm hàm phản ứng thúc đẩy. Chương này sẽ trình bày lần lượt kết quả của các bước thực hiện. 4.1. LỰA CHỌN ĐỘ TRỄ: Có nhiều cách để xác định độ trễ thích hợp. Với bài nghiên cứu này, phương pháp kiểm định AIC được dùng để xác định độ trễ. Kết quả kiểm định cho thấy đối với trường hợp của Mỹ, Nhật và Hàn Quốc, độ trễ phù hợp là bốn. Còn với trường hợp Trung Quốc, khối EU, độ trễ thích hợp được đề nghị là 5. Kết quả kiểm định được trình bày ở Phụ lục 5. 4.2. KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG (KIỂM ĐỊNH NGHIỆM ĐƠN VỊ): Kết quả kiểm định ADF chỉ ra rằng các chuỗi số liệu của các trường hợp đều là chuỗi không dừng, chỉ trừ chuỗi số liệu X / M, Y* và RER của Việt Nam với EU là chuỗi dừng (các bảng kết quả kiểm định được trình bày ở Phụ lục 6). Với kết quả kiểm định này, ta có thể tiến hành kiểm định Johansen để xác định tính đồng liên kết cho các trường hợp. 4.3. KIỂM ĐỊNH JOHANSEN: Các kết quả kiểm định được trình bày ở Phụ lục 7. Kết quả kiểm định cho thấy trường hợp Hàn Quốc – Việt Nam không xác định được mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến số. Trong khi đó, các trường hợp Mỹ - Việt Nam, Trung Quốc – Việt Nam, Nhật – Việt Nam, EU – Việt Nam đều tồn tại mối quan hệ đồng liên kết trong dài hạn giữa các biến ln(X / M), ln(Y), ln(Y*), ln(RER) và D08. 4.4. ƢỚC LƢỢNG VECM: 4.4.1. Quan hệ Việt Nam - Mỹ:
22 Bằng cách thực hiện phương pháp ước lượng véctơ hiệu chỉnh sai số, kết quả thu được như sau: Bảng 4.1. Kết quả ƣớc lƣợng VECM cho quan hệ thƣơng mại Việt Nam - Mỹ3 Vector Error Correction Estimates Date: 09/25/13 Time: 23:57 Sample (adjusted): 1997Q2 2013Q1 Included observations: 64 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 CointEq2 X_M( -1) 1.000000 0.000000 Y(-1) 0.000000 1.000000 Y_(-1) -2.063576 0.508196 (1.32877) (0.44901) [-1.55299] [ 1.13181] RER(-1) -3.553135 0.207260 (1.02353) (0.34586) [-3.47146] [ 0.59925] C 35.03361 -7.876222 Error Correction: D(X_M) D(Y) D(Y_) D(RER) CointEq1 -0.727258 0.221982 0.009157 0.037372 (0.25461) (0.08481) (0.00621) (0.01494) [-2.85636] [ 2.61728] [ 1.47363] [ 2.50164] CointEq2 0.815642 -0.510719 -0.023583 -0.184021 (0.72005) (0.23986) (0.01757) (0.04225) [ 1.13276] [-2.12926] [-1.34196] [-4.35571] D(X_M(-1)) 0.008911 -0.188178 -0.007391 -0.028733 (0.21978) (0.07321) (0.00536) (0.01290) [ 0.04054] [-2.57035] [-1.37794] [-2.22814] D(X_M(-2)) -0.043708 -0.130305 -0.006367 -0.022460 (0.19690) (0.06559) (0.00481) (0.01155) [-0.22198] [-1.98664] [-1.32490] [-1.94410] D(X_M(-3)) -0.091180 -0.087072 -0.006478 -0.014349 (0.16855) (0.05615) (0.00411) (0.00989) [-0.54096] [-1.55081] [-1.57462] [-1.45094] 3 Các bảng từ 4.1 đến 4.8 là những kết quả được tính toán bằng Eview. Do việc đặt tên cho các biến số theo ký hiệu quy định ở phương trình (3.1) không được chương trình Eview chấp nhận, một số ký hiệu trong các phụ lục này được hiểu như sau: X_M tương ứng với ln(X / M); Y tương ứng với lnY; Y_ tương ứng với * lnY ; RER tương ứng với lnRER; D08 tương ứng với D08
23 D(X_M(-4)) -0.118229 -0.060610 -0.004277 -0.008028 (0.13030) (0.04340) (0.00318) (0.00764) [-0.90739] [-1.39644] [-1.34502] [-1.05006] D(Y(-1)) 0.027212 0.000258 0.028064 0.134053 (0.80317) (0.26755) (0.01960) (0.04713) [ 0.03388] [ 0.00097] [ 1.43167] [ 2.84463] D(Y(-2)) -0.436499 -0.152341 0.002880 0.078883 (0.65941) (0.21966) (0.01609) (0.03869) [-0.66195] [-0.69353] [ 0.17892] [ 2.03884] D(Y(-3)) 0.098498 -0.509296 -0.004530 0.052429 (0.58804) (0.19588) (0.01435) (0.03450) [ 0.16750] [-2.60001] [-0.31561] [ 1.51959] D(Y(-4)) 0.530913 0.283059 0.006168 0.019388 (0.54136) (0.18033) (0.01321) (0.03176) [ 0.98071] [ 1.56964] [ 0.46679] [ 0.61037] D(Y_(-1)) 0.119783 -5.064552 0.249894 0.395714 (6.10995) (2.03531) (0.14912) (0.35850) [ 0.01960] [-2.48835] [ 1.67576] [ 1.10382] D(Y_(-2)) 12.79432 6.984560 0.173629 0.334999 (6.82574) (2.27375) (0.16659) (0.40049) [ 1.87442] [ 3.07183] [ 1.04224] [ 0.83647] D(Y_(-3)) -10.25528 -1.338942 -0.166998 -0.052396 (7.28344) (2.42621) (0.17776) (0.42735) [-1.40803] [-0.55187] [-0.93944] [-0.12261] D(Y_(-4)) 3.420265 0.649271 0.236627 0.083957 (6.25130) (2.08239) (0.15257) (0.36679) [ 0.54713] [ 0.31179] [ 1.55092] [ 0.22890] D(RER(-1)) 0.372773 -1.017405 0.122868 0.112762 (2.27026) (0.75625) (0.05541) (0.13321) [ 0.16420] [-1.34532] [ 2.21747] [ 0.84653] D(RER(-2)) -2.645399 0.555831 0.000695 -0.024798 (2.37106) (0.78983) (0.05787) (0.13912) [-1.11570] [ 0.70373] [ 0.01201] [-0.17825] D(RER(-3)) -3.159046 0.272767 -0.047714 -0.030738 (2.39125) (0.79656) (0.05836) (0.14030) [-1.32109] [ 0.34243] [-0.81755] [-0.21908] D(RER(-4)) -1.809869 0.937037 0.053776 0.074558 (2.45468) (0.81769) (0.05991) (0.14403) [-0.73731] [ 1.14596] [ 0.89761] [ 0.51767] C -0.094026 0.021377 0.003397 -0.011345 (0.08952) (0.02982) (0.00218) (0.00525) [-1.05037] [ 0.71687] [ 1.55490] [-2.15996] D01 0.252483 -0.017213 -0.002066 0.016282 (0.13776) (0.04589) (0.00336) (0.00808)
24 [ 1.83281] [-0.37510] [-0.61447] [ 2.01440] R-squared 0.546098 0.877662 0.463361 0.560886 Adj. R-squared 0.350094 0.824834 0.231631 0.371269 Sum sq. resids 3.530100 0.391715 0.002103 0.012153 S.E. equation 0.283248 0.094354 0.006913 0.016619 F-statistic 2.786166 16.61357 1.999570 2.957991 Log likelihood 1.909755 72.26322 239.5357 183.3983 Akaike AIC 0.565320 -1.633226 -6.860492 -5.106196 Schwarz SC 1.239971 -0.958575 -6.185841 -4.431545 Mean dependent 0.014250 0.010393 0.004748 -0.002325 S.D. dependent 0.351352 0.225441 0.007887 0.020959 Determinant resid covariance (dof adj.) 8.92E -12 Determinant resid covariance 1.99E-12 Log likelihood 498.8692 Akaike information criterion -12.83966 Schwarz criterion -9.871199 (Nguồn: tính toán của tác giả) Như vậy, với kết quả trên, phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại giữa Việt Nam và Mỹ có dạng như sau: ln(X / M) = C(1)*ln(X / M(-1) - 2.06357648475*lnY*(-1) - 3.55313530296*lnRER(-1) + 35.0336146532) + C(2)*lnY(-1) + 0.508195839778*lnY*(-1) +0.207260035518*lnRER(-1) - 7.87622245244 ) + C(3)*ln(X / M)(-1) + C(4) *ln(X / M)(-2) + C(5)*ln(X / M)(-3) + C(6)*ln(X / M)(-4) + C(7)*lnY(-1) + C(8) *lnY(-2) + C(9)*lnY(-3) + C(10)*lnY(-4) + C(11)*lnY*(-1) + C(12) *lnY*(-2) + C(13)*lnY*(-3) + C(14)*lnY*(-4) + C(15)*lnRER(-1) + C(16)*lnRER(-2) + C(17)*lnRER(-3) + C(18)*lnRER(-4) + C(19) + C(20)*D08 (4.1) Phương trình (4.1) sau khi được tiến hành ước lượng hệ số có kết quả thể hiện trong bảng 4.2. Bảng 4.2. Kết quả ƣớc lƣợng hệ số phƣơng trình hồi quy cho quan hệ thƣơng mại Việt Nam – Mỹ Dependent Variable: D(X_M) Method: Least Squares Date: 09/26/13 Time: 00:00 Sample (adjusted): 1997Q2 2013Q1 Included observations: 64 after adjustments
25 D(X_M) = C(1)*( X_M(-1) - 2.06357648475*Y_(-1) - 3.55313530296*RER( -1) + 35.0336146532 ) + C(2)*( Y(-1) + 0.508195839778*Y_(-1) + 0.207260035518*RER(-1) - 7.87622245244 ) + C(3)*D(X_M(-1)) + C(4) *D(X_M(-2)) + C(5)*D(X_M(-3)) + C(6)*D(X_M(-4)) + C(7)*D(Y(-1)) + C(8) *D(Y(-2)) + C(9)*D(Y(-3)) + C(10)*D(Y(-4)) + C(11)*D(Y_(-1)) + C(12) *D(Y_(-2)) + C(13)*D(Y_(-3)) + C(14)*D(Y_(-4)) + C(15)*D(RER(-1)) + C(16)*D(RER(-2)) + C(17)*D(RER(-3)) + C(18)*D(RER(-4)) + C(19) + C(20)*D08 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) -0.727258 0.254610 -2.856361 0.0065 C(2) 0.815642 0.720049 1.132758 0.2635 C(3) 0.008911 0.219779 0.040545 0.9678 C(4) -0.043708 0.196902 -0.221977 0.8254 C(5) -0.091180 0.168551 -0.540964 0.5913 C(6) -0.118229 0.130295 -0.907392 0.3691 C(7) 0.027212 0.803167 0.033881 0.9731 C(8) -0.436499 0.659411 -0.661953 0.5115 C(9) 0.098498 0.588035 0.167504 0.8677 C(10) 0.530913 0.541358 0.980705 0.3321 C(11) 0.119783 6.109953 0.019605 0.9844 C(12) 12.79432 6.825743 1.874422 0.0675 C(13) -10.25528 7.283445 -1.408026 0.1661 C(14) 3.420265 6.251296 0.547129 0.5871 C(15) 0.372773 2.270256 0.164199 0.8703 C(16) -2.645399 2.371060 -1.115703 0.2706 C(17) -3.159046 2.391245 -1.321088 0.1933 C(18) -1.809869 2.454676 -0.737315 0.4648 C(19) -0.094026 0.089517 -1.050370 0.2993 C(20) 0.252483 0.137757 1.832810 0.0736 R-squared 0.546098 Mean dependent var 0.014250 Adjusted R-squared 0.350094 S.D. dependent var 0.351352 S.E. of regression 0.283248 Akaike info criterion 0.565320 Sum squared resid 3.530100 Schwarz criterion 1.239971 Log likelihood 1.909755 Hannan-Quinn criter. 0.831099 F-statistic 2.786166 Durbin-Watson stat 1.923014 Prob(F-statistic) 0.002563 (Nguồn: tính toán của tác giả ) Hệ số của tỷ giá thực song phương với độ trễ 1 mang dấu dương, trong khi hệ số của tỷ giá thực song phương với độ trễ 2, 3, 4 lại mang dấu âm. Điều này có nghĩa là khi tỷ giá thực tăng (giá trị nội tệ giảm), cán cân thương mại ở kỳ sau sẽ tăng (tăng xuất khẩu và giảm nhập khẩu), nhưng lại gây tác động giảm cho cán cân thương mại ở ba kỳ tiếp theo. Ngược lại, nếu tỷ giá thực song phương có dấu hiệu sụt giảm, cán cân thương mại kỳ tiếp theo sẽ bị ảnh hưởng xấu, nhưng lại có tác động làm tăng cán cân thương mại ở ba kỳ tiếp theo.
26 Với yếu tố GDP của hai quốc gia, kết quả ước lượng hầu như cho thấy GDP của cả hai nước đều có tác động tích cực lên cán cân thương mại. Một sự gia tăng trong GDP của Mỹ hay Việt Nam đều có tác dụng giúp Việt Nam tăng giá trị xuất khẩu và giảm giá trị nhập khẩu. Tác động cùng chiều của GDP đối với giá trị xuất nhập khẩu Việt Nam có thể được hiểu như là thu nhập của Mỹ tăng lên làm tăng cầu của người tiêu dùng Mỹ, dẫn đến một sự gia tăng trong nhập khẩu hàng hóa từ Việt Nam để đáp ứng một phần nhu cầu tăng lên này. Ở chiều ngược lại, có vẻ không hợp lý khi thu nhập trong nước tăng lên cũng làm tăng xuất khẩu, giảm nhập khẩu. Đây có thể là do giá trị GDP Việt Nam tăng lên phần lớn do tăng giá trị sản xuất hàng thay thế nhập khẩu, cầu trong nước tăng lên có thể được đáp ứng ngay bởi hàng trong nước đã góp phần giảm nhập khẩu. Một yếu tố khác cũng được đưa vào mô hình để đánh giá tác động đến cán cân thương mại là sự kiện khủng hoảng tài chính thế giới xảy ra vào quý III của năm 2008. Kết quả ước lượng cho thấy sau khi xảy ra khủng hoảng tài chính, cán cân thương mại Việt Nam với Mỹ được cải thiện. Ngoài việc chịu tác động từ các yếu tố GDP và tỷ giá, cán cân thương mại còn chịu ảnh hưởng bởi chính giá trị xuất nhập khẩu ở các kỳ trước. Tác động này tương tự với tác động của tỷ giá thực. Nghĩa là, khi cán cân thương mại tăng, ở kỳ sau, cán cân thương mại cũng có xu hướng tăng, nhưng ở ba kỳ tiếp theo nữa lại có xu hướng giảm. Hệ số C(1) có p-value nhỏ hơn 5% cho thấy hệ số hiệu chỉnh sai số này có ý nghĩa. Bên cạnh đó, hệ số này mang dấu âm, khẳng định sự tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến cán cân thương mại, GDP của Mỹ và tỷ giá thực song phương. Ngoài hệ số C(1), hệ số ước lượng của các biến còn lại đều lớn hơn 5%, ý nghĩa thống kê không cao. Nếu lấy mức ý nghĩa thống kê là 10%, mô hình sẽ có thêm hệ số C(12) và C(20) có ý nghĩa. Bên cạnh đó,
27 giá trị R-squared khá thấp, chỉ 54,61%. Đây là những điểm hạn chế của mô hình ước lượng được. Tuy nhiên, p-value của thống kê F có giá trị chỉ 0,26%. Điều này cho thấy, mặc dù các biến độc lập, từng biến tác động một cách riêng rẽ lên cán cân thương mại không có ý nghĩa lớn, nhưng khi cùng kết hợp với nhau, chúng có tác động đáng kể đến cán cân thương mại Việt Nam – Mỹ. 4.4.2. Quan hệ Việt Nam - Trung Quốc: Bằng cách thực hiện phương pháp ước lượng véctơ hiệu chỉnh sai số, kết quả thu được như sau: Bảng 4.3. Kết quả ƣớc lƣợng VECM cho quan hệ thƣơng mại giữa Việt Nam và Trung Quốc Vector Error Correction Estimates Date: 09/27/13 Time: 11:33 Sample (adjusted): 1997Q3 2013Q1 Included observations: 63 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 X_M( -1) 1.000000 Y(-1) -2.173871 (1.15596) [-1.88058] Y_(-1) -0.351170 (0.34435) [-1.01980] RER(-1) -6.164608 (2.26020) [-2.72746] C 9.887798 Error Correction: D(X_M) D(Y) D(Y_) D(RER) CointEq1 0.115503 -0.027558 -0.012360 0.030645 (0.13647) (0.06026) (0.00635) (0.00773) [ 0.84635] [-0.45730] [-1.94570] [ 3.96685] D(X_M(-1)) -0.624852 0.030145 0.016095 -0.025811 (0.21054) (0.09297) (0.00980) (0.01192) [-2.96793] [ 0.32426] [ 1.64242] [-2.16579]
28 D(X_M(-2)) -0.553879 -0.083994 0.008306 -0.033202 (0.21268) (0.09391) (0.00990) (0.01204) [-2.60427] [-0.89438] [ 0.83899] [-2.75780] D(X_M(-3)) -0.320159 -0.032046 0.012828 -0.021432 (0.22037) (0.09731) (0.01026) (0.01247) [-1.45282] [-0.32932] [ 1.25056] [-1.71803] D(X_M(-4)) -0.140790 -0.093471 0.004372 -0.017485 (0.17532) (0.07742) (0.00816) (0.00992) [-0.80304] [-1.20738] [ 0.53574] [-1.76186] D(X_M(-5)) -0.266258 -0.012277 0.006921 -0.001850 (0.14679) (0.06482) (0.00683) (0.00831) [-1.81392] [-0.18941] [ 1.01299] [-0.22264] D(Y(-1)) 0.583114 -0.616778 -0.000461 0.087058 (0.62577) (0.27632) (0.02913) (0.03542) [ 0.93184] [-2.23211] [-0.01583] [ 2.45768] D(Y(-2)) 0.233964 -0.436787 -0.024660 0.069779 (0.71266) (0.31469) (0.03317) (0.04034) [ 0.32829] [-1.38798] [-0.74339] [ 1.72967] D(Y(-3)) 0.490797 -0.550205 -0.018907 0.048241 (0.60540) (0.26733) (0.02818) (0.03427) [ 0.81070] [-2.05818] [-0.67096] [ 1.40768] D(Y(-4)) 0.332201 0.227766 -0.015374 0.047625 (0.57506) (0.25393) (0.02677) (0.03255) [ 0.57768] [ 0.89696] [-0.57435] [ 1.46300] D(Y(-5)) -0.245954 0.101916 -0.022876 0.018546 (0.48051) (0.21218) (0.02237) (0.02720) [-0.51186] [ 0.48033] [-1.02281] [ 0.68182] D(Y_(-1)) -2.617784 -0.922026 0.338723 0.336768 (3.84115) (1.69614) (0.17879) (0.21744) [-0.68151] [-0.54360] [ 1.89449] [ 1.54881] D(Y_(-2)) 7.164686 -1.680869 0.225350 0.036193 (3.53846) (1.56248) (0.16470) (0.20030) [ 2.02480] [-1.07577] [ 1.36821] [ 0.18069] D(Y_(-3)) -2.281362 1.583001 0.057714 0.207830 (3.62111) (1.59898) (0.16855) (0.20498) [-0.63002] [ 0.99001] [ 0.34241] [ 1.01390] D(Y_(-4)) -0.594856 0.573393 -0.345178 0.301791 (3.60647) (1.59251) (0.16787) (0.20415) [-0.16494] [ 0.36006] [-2.05623] [ 1.47826] D(Y_(-5)) 0.999399 -1.520878 0.055524 -0.025190 (3.40446) (1.50331) (0.15847) (0.19272) [ 0.29356] [-1.01169] [ 0.35039] [-0.13071] D(RER(-1)) 1.197177 -1.542454 0.078293 0.006015
29 (2.22012) (0.98034) (0.10334) (0.12568) [ 0.53924] [-1.57339] [ 0.75763] [ 0.04786] D(RER(-2)) -3.591780 -0.505609 0.072198 -0.067900 (2.26249) (0.99905) (0.10531) (0.12807) [-1.58754] [-0.50609] [ 0.68557] [-0.53016] D(RER(-3)) 2.093443 1.265528 0.106611 -0.043750 (2.34142) (1.03390) (0.10899) (0.13254) [ 0.89409] [ 1.22403] [ 0.97821] [-0.33009] D(RER(-4)) -1.880981 0.297067 -0.048591 -0.098895 (2.49923) (1.10359) (0.11633) (0.14147) [-0.75262] [ 0.26918] [-0.41769] [-0.69903] D(RER(-5)) 0.749689 -0.761045 -0.128835 0.022286 (2.53008) (1.11721) (0.11777) (0.14322) [ 0.29631] [-0.68120] [-1.09398] [ 0.15560] C -0.222598 0.081067 0.027970 -0.042664 (0.22346) (0.09867) (0.01040) (0.01265) [-0.99616] [ 0.82158] [ 2.68913] [-3.37282] D01 0.290124 -0.003576 -0.020944 0.044404 (0.20709) (0.09144) (0.00964) (0.01172) [ 1.40096] [-0.03911] [-2.17277] [ 3.78781] R-squared 0.563215 0.858051 0.630128 0.485629 Adj. R-squared 0.322983 0.779979 0.426698 0.202725 Sum sq. resids 2.330865 0.454483 0.005050 0.007469 S.E. equation 0.241395 0.106593 0.011236 0.013665 F-statistic 2.344463 10.99049 3.097522 1.716584 Log likelihood 14.45907 65.95638 207.6989 195.3709 Akaike AIC 0.271141 -1.363695 -5.863456 -5.472092 Schwarz SC 1.053555 -0.581280 -5.081041 -4.689678 Mean dependent -0.014800 0.010186 0.030483 8.21E-05 S.D. dependent 0.293379 0.227246 0.014840 0.015304 Determinant resid covariance (dof adj.) 9.55E -12 Determinant resid covariance 1.55E-12 Log likelihood 498.9489 Akaike information criterion -12.79203 Schwarz criterion -9.526299 (Nguồn: tính toán của tác giả) Như vậy, với kết quả trên, phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại giữa Việt Nam và Trung Quốc có dạng như sau: ln(X / M) = C(1)*(ln(X / M)(-1) - 2.17387077239*lnY(-1) - 0.351169909806*lnY*(-1) -6.16460816876*lnRER(-1) + 9.88779848531) + C(2)*ln(X / M)(-1) +
30 C(3) *ln(X / M)(-2) + C(4)*ln(X / M(-3) + C(5)*ln(X / M(-4) + C(6)*ln(X / M)(-5) + C(7)*lnY(-1) + C(8)*lnY(-2) + C(9)*lnY(-3) + C(10)*lnY(-4) + C(11) *lnY(-5) + C(12)*lnY*(-1) + C(13)*lnY*(-2) + C(14)*lnY*(-3) + C(15)*lnY*(-4) + C(16)*lnY*(-5) + C(17)*lnRER(- 1) + C(18)*lnRER(-2) + C(19)*lnRER(-3) + C(20)*lnRER(-4) + C(21)*lnRER(-5) + C(22) + C(23)*D08 (4.2) Phương trình (4.2) sau khi được tiến hành ước lượng hệ số có kết quả thể hiện trong bảng 4.4. Bảng 4.4. Kết quả ƣớc lƣợng hệ số phƣơng trình hồi quy cho quan hệ thƣơng mại giữa Việt Nam – Trung Quốc Dependent Variable: D(X_M) Method: Least Squares Date: 09/27/13 Time: 11:37 Sample (adjusted): 1997Q3 2013Q1 Included observations: 63 after adjustments D(X_M) = C(1)*( X_M(-1) - 2.17387077239*Y(-1) - 0.351169909806*Y_(-1) - 6.16460816876*RER(-1) + 9.88779848531 ) + C(2)*D(X_M(-1)) + C(3) *D(X_M(-2)) + C(4)*D(X_M(-3)) + C(5)*D(X_M(-4)) + C(6)*D(X_M(-5)) + C(7)*D(Y(-1)) + C(8)*D(Y(-2)) + C(9)*D(Y(-3)) + C(10)*D(Y(-4)) + C(11) *D(Y(-5)) + C(12)*D(Y_(-1)) + C(13)*D(Y_(-2)) + C(14)*D(Y_(-3)) + C(15)*D(Y_(-4)) + C(16)*D(Y_(-5)) + C(17)*D(RER(-1)) + C(18)*D(RER( -2)) + C(19)*D(RER(-3)) + C(20)*D(RER(-4)) + C(21)*D(RER(-5)) + C(22) + C(23)*D08 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 0.115503 0.136471 0.846352 0.4024 C(2) -0.624852 0.210535 -2.967926 0.0050 C(3) -0.553879 0.212681 -2.604273 0.0129 C(4) -0.320159 0.220370 -1.452825 0.1541 C(5) -0.140790 0.175320 -0.803042 0.4267 C(6) -0.266258 0.146786 -1.813925 0.0772 C(7) 0.583114 0.625766 0.931839 0.3570 C(8) 0.233964 0.712664 0.328294 0.7444 C(9) 0.490797 0.605397 0.810702 0.4223 C(10) 0.332201 0.575064 0.577676 0.5667 C(11) -0.245954 0.480511 -0.511859 0.6116 C(12) -2.617784 3.841152 -0.681510 0.4995 C(13) 7.164686 3.538460 2.024803 0.0496 C(14) -2.281362 3.621114 -0.630017 0.5323 C(15) -0.594856 3.606469 -0.164941 0.8698 C(16) 0.999399 3.404458 0.293556 0.7706 C(17) 1.197177 2.220122 0.539240 0.5927 C(18) -3.591780 2.262487 -1.587536 0.1203 C(19) 2.093443 2.341419 0.894092 0.3766 C(20) -1.880981 2.499231 -0.752624 0.4561 C(21) 0.749689 2.530076 0.296311 0.7685 C(22) -0.222598 0.223457 -0.996157 0.3252 C(23) 0.290124 0.207089 1.400963 0.1689
31 R-squared 0.563215 Mean dependent var -0.014800 Adjusted R-squared 0.322983 S.D. dependent var 0.293379 S.E. of regression 0.241395 Akaike info criterion 0.271141 Sum squared resid 2.330865 Schwarz criterion 1.053555 Log likelihood 14.45907 Hannan-Quinn criter. 0.578868 F-statistic 2.344463 Durbin-Watson stat 2.064234 Prob(F-statistic) 0.009411 (Nguồn: tính toán của tác giả) Hệ số của tỷ giá thực song phương không thể hiện rõ xu hướng tác động lên cán cân thương mại. Các hệ số lần lượt đổi dấu qua các kỳ nghiên cứu. Nếu tỷ giá thực có một sự gia tăng, tác động của nó lên cán cân thương mại là tích cực, nhưng lại tác động tiêu cực lên cán cân thương mại kỳ sau, sau đó tác động tích cực trong kỳ tiếp theo và lại tác động tiêu cực ở kỳ kế tiếp. Với biến GDP trong nước, kết quả ước lượng cho thấy GDP trong nước có xu hướng tác động tích cực lên cán cân thương mại. Một sự gia tăng trong GDP của Việt Nam có tác dụng giúp Việt Nam tăng giá trị xuất khẩu và giảm giá trị nhập khẩu. Như đã lý giải ở trên, đây có thể là do giá trị GDP Việt Nam tăng lên phần lớn do tăng giá trị sản xuất hàng thay thế nhập khẩu, cầu trong nước tăng lên có thể được đáp ứng ngay bởi hàng trong nước đã góp phần giảm nhập khẩu. Với yếu tố GDP Trung Quốc, tác động của yếu tố này lên cán cân thương mại không thể hiện rõ ràng xu hướng. Các hệ số ước lượng được mang dấu khác nhau qua các thời điểm tác động. Kết quả này có thể là do số liệu Trung Quốc không được thu thập đủ theo quý, phải dùng eview phân tách số liệu năm thành số liệu quý dẫn đến kết quả không chính xác. Trong quan hệ thương mại giữa Việt Nam – Trung Quốc, sự kiện khủng hoảng tài chính thế giới có vẻ như cũng tác động làm cho cán cân thương mại Việt Nam với Trung Quốc được cải thiện hơn. Các hệ số ước lượng của cán cân thương mại cho thấy một sự gia tăng trong cán cân thương mại ở thời điểm hiện tại có xu hướng tác động tiêu cực đến giá trị xuất nhập khẩu ở năm kỳ tiếp theo.
32 Khi xét giá trị p-value của các hệ số ước lượng được, với mức ý nghĩa thống kê là 5%, chỉ có hệ số của X / M (-1), X/M (-2) và Y (-2) là có ý nghĩa thống kê. Hầu hết p-value của các biến còn lại đều lớn hơn 5%. Nhưng nếu xét mức ý nghĩa thống kê 1%, các hệ số có ý nghĩa chỉ còn C(2). Trong khi đó, nếu tăng mức ý nghĩa thống kê lên 10% thì sẽ có thêm hệ số C(6) có ý nghĩa. Giá trị R-squared ở trường hợp này có cao hơn trường hợp Việt Nam – Mỹ, nhưng cũng không phải là cao, chỉ 56,32%. Tuy vậy, p-value của thống kê F chỉ có 0,94%. Điều này cho thấy, các yếu tố tác động đến giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam và Trung Quốc có thể không có nhiều ý nghĩa khi chúng tác động một cách riêng rẽ, nhưng cùng với nhau, các yếu tố này có thể tạo nên tác động đáng kể lên cán cân thương mại song phương. 4.4.3. Quan hệ Việt Nam – Nhật: Bằng cách thực hiện phương pháp ước lượng véctơ hiệu chỉnh sai số, kết quả thu được như sau: Bảng 4.5. Kết quả ƣớc lƣợng VECM cho quan hệ thƣơng mại Việt Nam – Nhật Vector Error Correction Estimates Date: 09/25/13 Time: 23:36 Sample (adjusted): 1997Q2 2013Q1 Included observations: 64 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 X_M( -1) 1.000000 Y(-1) 0.168933 (0.29692) [ 0.56895] Y_(-1) 0.542437 (0.24837) [ 2.18403] RER(-1) 0.510220 (0.30878) [ 1.65237] C -7.349120 Error Correction: D(X_M) D(Y) D(Y_) D(RER) CointEq1 -0.460989 0.281988 0.032160 -0.328321
33 (0.18547) (0.20293) (0.02437) (0.08440) [-2.48555] [ 1.38961] [ 1.31986] [-3.88991] D(X_M(-1)) 0.104003 -0.304875 -0.053890 0.297076 (0.20620) (0.22561) (0.02709) (0.09384) [ 0.50438] [-1.35134] [-1.98931] [ 3.16587] D(X_M(-2)) 0.149157 -0.247219 -0.010680 0.185715 (0.19067) (0.20862) (0.02505) (0.08677) [ 0.78228] [-1.18503] [-0.42634] [ 2.14030] D(X_M(-3)) 0.116497 -0.288440 -0.035339 0.237859 (0.16013) (0.17520) (0.02104) (0.07287) [ 0.72753] [-1.64635] [-1.67986] [ 3.26412] D(X_M(-4)) 0.305568 -0.224820 0.018844 0.043475 (0.14621) (0.15997) (0.01921) (0.06654) [ 2.08997] [-1.40539] [ 0.98103] [ 0.65340] D(Y(-1)) -0.053285 -0.764545 0.020612 -0.067508 (0.15617) (0.17087) (0.02052) (0.07107) [-0.34121] [-4.47452] [ 1.00466] [-0.94990] D(Y(-2)) -0.075113 -0.673457 0.022164 -0.126511 (0.15722) (0.17202) (0.02066) (0.07155) [-0.47776] [-3.91502] [ 1.07305] [-1.76821] D(Y(-3)) -0.133879 -0.808096 0.018403 -0.139253 (0.15814) (0.17303) (0.02078) (0.07197) [-0.84658] [-4.67033] [ 0.88575] [-1.93495] D(Y(-4)) -0.293962 0.067022 0.028722 -0.124378 (0.16184) (0.17708) (0.02126) (0.07365) [-1.81634] [ 0.37848] [ 1.35082] [-1.68872] D(Y_(-1)) 0.563040 0.591562 0.404458 0.244129 (1.09804) (1.20140) (0.14426) (0.49970) [ 0.51277] [ 0.49239] [ 2.80371] [ 0.48855] D(Y_(-2)) 1.841378 -0.204709 -0.160457 -0.330344 (1.08896) (1.19147) (0.14307) (0.49557) [ 1.69095] [-0.17181] [-1.12155] [-0.66660] D(Y_(-3)) 1.100707 0.794465 0.092500 -0.148266 (1.10733) (1.21157) (0.14548) (0.50393) [ 0.99402] [ 0.65573] [ 0.63583] [-0.29422] D(Y_(-4)) 0.468622 0.599958 -0.070494 0.120284 (1.07402) (1.17512) (0.14110) (0.48877) [ 0.43633] [ 0.51055] [-0.49960] [ 0.24610] D(RER(-1)) -0.134572 -0.741731 0.026305 0.079684 (0.29459) (0.32232) (0.03870) (0.13406) [-0.45681] [-2.30122] [ 0.67966] [ 0.59438] D(RER(-2)) -0.301364 -0.190533 0.084934 -0.483570 (0.30373) (0.33232) (0.03990) (0.13822) [-0.99220] [-0.57333] [ 2.12846] [-3.49846]
34 D(RER(-3)) 0.251579 -0.158267 -0.001125 0.046760 (0.30998) (0.33916) (0.04072) (0.14107) [ 0.81161] [-0.46665] [-0.02762] [ 0.33148] D(RER(-4)) -0.333332 -0.334786 0.079021 -0.060847 (0.30946) (0.33859) (0.04066) (0.14083) [-1.07715] [-0.98877] [ 1.94364] [-0.43206] C -0.029861 -0.004458 0.004981 0.003703 (0.01924) (0.02105) (0.00253) (0.00876) [-1.55207] [-0.21176] [ 1.97066] [ 0.42289] D01 0.015486 0.045574 -0.000556 -0.015801 (0.02757) (0.03017) (0.00362) (0.01255) [ 0.56167] [ 1.51075] [-0.15337] [-1.25935] R-squared 0.528728 0.860678 0.397228 0.534478 Adj. R-squared 0.340219 0.804949 0.156120 0.348270 Sum sq. resids 0.372636 0.446095 0.006432 0.077173 S.E. equation 0.090999 0.099565 0.011955 0.041412 F-statistic 2.804788 15.44402 1.647507 2.870319 Log likelihood 73.86108 68.10331 203.7601 124.2466 Akaike AIC -1.714409 -1.534478 -5.773754 -3.288957 Schwarz SC -1.073490 -0.893560 -5.132836 -2.648039 Mean dependent -0.000817 0.010393 0.006602 -0.004220 S.D. dependent 0.112030 0.225441 0.013014 0.051297 Determinant resid covariance (dof adj.) 1.75E -11 Determinant resid covariance 4.27E-12 Log likelihood 474.4775 Akaike information criterion -12.32742 Schwarz criterion -9.628819 (Nguồn: tính toán của tác giả) Như vậy, với kết quả trên, phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại giữa Việt Nam và Nhật có dạng như sau: ln(X / M) = C(1)*(ln(X / M)(-1) + 0.168932972365*lnY(-1) + 0.542436557288*lnY*(-1) + 0.510219908312*lnRER(-1) - 7.34912032851) + C(2)*ln(X / M)(-1) + C(3)*ln(X / M)(-2) + C(4)*ln(X / M(-3) + C(5)*ln(X / M(-4) + C(6)*lnY(-1) + C(7)*lnY(- 2) + C(8)*lnY(-3) + C(9)*lnY(-4) + C(10)*lnY*(-1) + C(11) *lnY*(- 2) + C(12)*lnY*(-3) + C(13)*lnY*(-4) + C(14)*lnRER(-1) + C(15)*lnRER(-2) + C(16)*lnRER(-3) + C(17)*lnRER(-4) + C(18) + C(19)*D08 (4.3)
35 Phương trình (4.3) sau khi được tiến hành ước lượng hệ số có kết quả thể hiện trong bảng 4.6. Bảng 4.6. Kết quả ƣớc lƣợng hệ số phƣơng trình hồi quy cho quan hệ thƣơng mại Việt Nam – Nhật Dependent Variable: D(X_M) Method: Least Squares Date: 09/25/13 Time: 23:43 Sample (adjusted): 1997Q2 2013Q1 Included observations: 64 after adjustments D(X_M) = C(1)*( X_M(-1) + 0.168932972365*Y(-1) + 0.542436557288*Y_( -1) + 0.510219908312*RER(-1) - 7.34912032851 ) + C(2)*D(X_M(-1)) + C(3)*D(X_M(-2)) + C(4)*D(X_M(-3)) + C(5)*D(X_M(-4)) + C(6)*D(Y(-1)) + C(7)*D(Y(-2)) + C(8)*D(Y(-3)) + C(9)*D(Y(-4)) + C(10)*D(Y_(-1)) + C(11) *D(Y_(-2)) + C(12)*D(Y_(-3)) + C(13)*D(Y_(-4)) + C(14)*D(RER(-1)) + C(15)*D(RER(-2)) + C(16)*D(RER(-3)) + C(17)*D(RER(-4)) + C(18) + C(19)*D08 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) -0.460989 0.185467 -2.485552 0.0167 C(2) 0.104003 0.206198 0.504382 0.6165 C(3) 0.149157 0.190670 0.782278 0.4381 C(4) 0.116497 0.160126 0.727533 0.4707 C(5) 0.305568 0.146207 2.089967 0.0423 C(6) -0.053285 0.156165 -0.341207 0.7345 C(7) -0.075113 0.157219 -0.477760 0.6351 C(8) -0.133879 0.158141 -0.846580 0.4017 C(9) -0.293962 0.161843 -1.816336 0.0760 C(10) 0.563040 1.098036 0.512770 0.6106 C(11) 1.841378 1.088963 1.690946 0.0978 C(12) 1.100707 1.107334 0.994015 0.3255 C(13) 0.468622 1.074016 0.436327 0.6647 C(14) -0.134572 0.294589 -0.456811 0.6500 C(15) -0.301364 0.303732 -0.992201 0.3264 C(16) 0.251579 0.309977 0.811606 0.4213 C(17) -0.333332 0.309457 -1.077151 0.2872 C(18) -0.029861 0.019239 -1.552069 0.1277 C(19) 0.015486 0.027571 0.561670 0.5771 R-squared 0.528728 Mean dependent var -0.000817 Adjusted R-squared 0.340219 S.D. dependent var 0.112030 S.E. of regression 0.090999 Akaike info criterion -1.714409 Sum squared resid 0.372636 Schwarz criterion -1.073490 Log likelihood 73.86108 Hannan-Quinn criter. -1.461919 F-statistic 2.804788 Durbin-Watson stat 2.002373 Prob(F-statistic) 0.002591 (Nguồn: tính toán của tác giả)
36 Hệ số của tỷ giá thực song phương cho thấy hầu như tỷ giá thực có tác động tiêu cực đến cán cân thương mại. Nếu tỷ giá thực có một sự gia tăng (giá trị nội tệ giảm), giá trị xuất nhập khẩu thay đổi theo hướng giảm xuất khẩu và tăng nhập khẩu. Với biến GDP trong nước và ngoài nước, kết quả ước lượng cho thấy các hệ số GDP trong nước đều mang dấu âm, còn các hệ số của GDP Nhật mang dấu dương. Kết quả này là phù hợp với lý thuyết nhu cầu tiêu dùng tăng tác động đến giá trị xuất nhập khẩu. Sự kiện khủng hoảng tài chính thế giới có vẻ như cũng có tác động đến cán cân thương mại Việt Nam như hai trường hợp ở trên. Các hệ số ước lượng của cán cân thương mại cho thấy một sự gia tăng trong cán cân thương mại ở thời điểm hiện tại có xu hướng tác động làm gia tăng giá trị xuất khẩu, giảm giá trị nhập khẩu ở ba kỳ tiếp theo. Ngoài C(5) và C(1) có p-value nhỏ hơn 5%, hầu hết p-value của các yếu tố còn lại đều lớn hơn 5%. Nếu xét mức ý nghĩa thống kê 10%, mô hình sẽ có thêm hệ số C(9) và C(11) có ý nghĩa. Giá trị R-squared cũng khá thấp, chỉ 56,32%. Tuy vậy, p-value của C(1) nhỏ hơn 5% và C(1) < 0 nên có thể khẳng định mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa cán cân thương mại, GDP trong nước, GDP nước ngoài và tỷ giá thực song phương. Bên cạnh đó, p-value của thống kê F chỉ có 0,26%. Điều này cho thấy, các yếu tố tác động đến giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam và Nhật có thể không có nhiều ý nghĩa khi chúng tác động một cách riêng rẽ, nhưng cùng với nhau, các yếu tố này có thể tạo nên tác động đáng kể lên cán cân thương mại song phương. 4.4.4. Quan hệ Việt Nam – Hàn Quốc: Khi thực hiện kiểm định Johansen, kết quả kiểm định không cho thấy giữa các biến số nghiên cứu có mối quan hệ nào trong dài hạn. Vì vậy không
37 thể ước lượng mô hình cho quan hệ song phương giữa Việt Nam và Hàn Quốc. 4.4.5. Quan hệ Việt Nam – EU: Bằng cách thực hiện phương pháp ước lượng véctơ hiệu chỉnh sai số, kết quả thu được như sau: Bảng 4.7. Kết quả ƣớc lƣợng VECM cho quan hệ thƣơng mại Việt Nam – EU Vector Error Correction Estimates Date: 09/27/13 Time: 12:36 Sample (adjusted): 1997Q3 2013Q1 Included observations: 63 after adjustments Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 X_M( -1) 1.000000 Y(-1) -0.587090 (1.13151) [-0.51885] Y_(-1) 4.649553 (1.65064) [ 2.81682] RER(-1) 4.103796 (1.04292) [ 3.93489] C -36.32478 Error Correction: D(X_M) D(Y) D(Y_) D(RER) CointEq1 -0.054444 -0.055809 0.012203 -0.049 318 (0.05761) (0.02501) (0.00622) (0.01447) [-0.94498] [-2.23130] [ 1.96051] [-3.40895] D(X_M(-1)) -0.543282 -0.020454 0.006907 0.003034 (0.13917) (0.06042) (0.01504) (0.03495) [-3.90385] [-0.33856] [ 0.45939] [ 0.08682] D(X_M(-2)) -0.102709 -0.028171 0.008034 0.024755 (0.16060) (0.06972) (0.01735) (0.04033) [-0.63955] [-0.40407] [ 0.46302] [ 0.61387] D(X_M(-3)) -0.116361 0.059458 -0.015903 -0.026498 (0.15344) (0.06661) (0.01658) (0.03853) [-0.75834] [ 0.89259] [-0.95931] [-0.68771] D(X_M(-4)) 0.150159 -0.113199 0.007597 -0.083047 (0.15616) (0.06779) (0.01687) (0.03921)
38 [ 0.96159] [-1.66981] [ 0.45030] [-2.11790] D(X_M(-5)) -0.172053 -0.006403 -0.000935 0.006340 (0.12798) (0.05556) (0.01383) (0.03214) [-1.34437] [-0.11524] [-0.06765] [ 0.19728] D(Y(-1)) 0.516143 -0.856041 0.040886 -0.142046 (0.55919) (0.24276) (0.06041) (0.14042) [ 0.92303] [-3.52634] [ 0.67678] [-1.01161] D(Y(-2)) 0.347222 -0.680752 0.009343 -0.111633 (0.61679) (0.26777) (0.06664) (0.15488) [ 0.56295] [-2.54234] [ 0.14020] [-0.72076] D(Y(-3)) 0.464190 -0.722252 0.022513 -0.130807 (0.55038) (0.23894) (0.05946) (0.13821) [ 0.84339] [-3.02279] [ 0.37862] [-0.94646] D(Y(-4)) 0.149422 -0.044887 0.035014 -0.082963 (0.57844) (0.25112) (0.06249) (0.14525) [ 0.25832] [-0.17875] [ 0.56029] [-0.57117] D(Y(-5)) -0.415229 0.094251 -0.020010 0.073614 (0.37457) (0.16261) (0.04047) (0.09406) [-1.10854] [ 0.57961] [-0.49447] [ 0.78264] D(Y_(-1)) -1.103937 -0.110538 0.747802 -1.437134 (1.61554) (0.70134) (0.17454) (0.40567) [-0.68333] [-0.15761] [ 4.28448] [-3.54260] D(Y_(-2)) -1.650939 -0.033190 -0.343399 0.715490 (1.96306) (0.85221) (0.21208) (0.49294) [-0.84100] [-0.03895] [-1.61917] [ 1.45148] D(Y_(-3)) 2.368060 0.167152 0.299420 0.091238 (1.90153) (0.82550) (0.20544) (0.47749) [ 1.24534] [ 0.20249] [ 1.45749] [ 0.19108] D(Y_(-4)) 1.192242 2.619151 -0.183064 -0.669688 (1.95011) (0.84659) (0.21068) (0.48968) [ 0.61137] [ 3.09377] [-0.86891] [-1.36759] D(Y_(-5)) 0.113696 -0.130811 -0.090530 0.881214 (2.31572) (1.00531) (0.25018) (0.58149) [ 0.04910] [-0.13012] [-0.36185] [ 1.51543] D(RER(-1)) -0.241918 -0.287572 -0.029529 -0.076803 (0.58852) (0.25549) (0.06358) (0.14778) [-0.41106] [-1.12557] [-0.46442] [-0.51971] D(RER(-2)) 0.111322 0.232245 0.047578 0.048154 (0.57037) (0.24761) (0.06162) (0.14322) [ 0.19518] [ 0.93794] [ 0.77210] [ 0.33621] D(RER(-3)) -0.102070 0.159583 -0.018908 -0.134044 (0.55110) (0.23924) (0.05954) (0.13838) [-0.18521] [ 0.66703] [-0.31757] [-0.96863]
39 D(RER(-4)) 0.585015 -0.162386 -0.017829 -0.218163 (0.54062) (0.23470) (0.05841) (0.13575) [ 1.08211] [-0.69189] [-0.30525] [-1.60705] D(RER(-5)) 0.744072 -0.123911 -0.016579 -0.007415 (0.51057) (0.22165) (0.05516) (0.12821) [ 1.45733] [-0.55903] [-0.30057] [-0.05783] C -0.016649 0.123693 -0.016841 0.067065 (0.09733) (0.04226) (0.01052) (0.02444) [-0.17105] [ 2.92728] [-1.60154] [ 2.74394] D01 0.063257 -0.051180 0.009604 -0.080161 (0.08736) (0.03793) (0.00944) (0.02194) [ 0.72406] [-1.34945] [ 1.01751] [-3.65404] R-squared 0.811202 0.909865 0.685214 0.673984 Adj. R-squared 0.707363 0.860291 0.512082 0.494675 Sum sq. resids 1.531259 0.288588 0.017873 0.096553 S.E. equation 0.195657 0.084939 0.021138 0.049131 F-statistic 7.812130 18.35356 3.957747 3.758787 Log likelihood 27.69377 80.26243 167.8866 114.7520 Akaike AIC -0.149009 -1.817855 -4.599574 -2.912762 Schwarz SC 0.633406 -1.035441 -3.817160 -2.130348 Mean dependent 0.013152 0.010186 -0.025233 0.031817 S.D. dependent 0.361685 0.227246 0.030262 0.069114 Determinant resid covariance (dof adj.) 2.31E -10 Determinant resid covariance 3.76E-11 Log likelihood 398.5811 Akaike information criterion -9.605749 Schwarz criterion -6.340020 (Nguồn: tính toán của tác giả) Như vậy, với kết quả trên, phương trình hồi quy cho quan hệ thương mại giữa Việt Nam và EU có dạng như sau: ln(X / M) = C(1)*(ln(X / M(-1) - 0.587090000465*lnY(-1) + 4.6495532445*lnY*(-1) +4.10379558025*lnRER(-1) - 36.3247757336) + C(2)*ln(X / M)(-1) + C(3) *ln(X / M(-2) + C(4)*ln(X / M)(-3) + C(5)*ln(X / M)(-4) + C(6)*ln(X / M)(-5) + C(7)*lnY(-1) + C(8)*lnY(-2) + C(9)*lnY(-3) + C(10)*lnY(-4) + C(11) *lnY(-5) + C(12)*lnY*(-1) + C(13)*lnY*(-2) + C(14)*lnY*(- 3) + C(15)*lnY*(-4) + C(16)*lnY*(-5) + C(17)*lnRER(-1) +
40 C(18)*lnRER(-2) + C(19)*lnRER(-3) + C(20)*lnRER(-4) + C(21)*lnRER(-5) + C(22) + C(23)*D08 (4.4) Phương trình (4.4) sau khi được tiến hành ước lượng hệ số có kết quả thể hiện trong bảng 4.8 sau: Bảng 4.8. Kết quả ƣớc lƣợng hệ số phƣơng trình hồi quy cho quan hệ thƣơng mại Việt Nam – EU Dependent Variable: D(X_M) Method: Least Squares Date: 09/27/13 Time: 12:37 Sample (adjusted): 1997Q3 2013Q1 Included observations: 63 after adjustments D(X_M) = C(1)*( X_M(-1) - 0.587090000465*Y(-1) + 4.6495532445*Y_(-1) + 4.10379558025*RER(-1) - 36.3247757336 ) + C(2)*D(X_M(-1)) + C(3) *D(X_M(-2)) + C(4)*D(X_M(-3)) + C(5)*D(X_M(-4)) + C(6)*D(X_M(-5)) + C(7)*D(Y(-1)) + C(8)*D(Y(-2)) + C(9)*D(Y(-3)) + C(10)*D(Y(-4)) + C(11) *D(Y(-5)) + C(12)*D(Y_(-1)) + C(13)*D(Y_(-2)) + C(14)*D(Y_(-3)) + C(15)*D(Y_(-4)) + C(16)*D(Y_(-5)) + C(17)*D(RER(-1)) + C(18)*D(RER( -2)) + C(19)*D(RER(-3)) + C(20)*D(RER(-4)) + C(21)*D(RER(-5)) + C(22) + C(23)*D08 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) -0.054444 0.057614 -0.944978 0.3503 C(2) -0.543282 0.139166 -3.903855 0.0004 C(3) -0.102709 0.160596 -0.639547 0.5261 C(4) -0.116361 0.153442 -0.758340 0.4527 C(5) 0.150159 0.156156 0.961592 0.3420 C(6) -0.172053 0.127981 -1.344367 0.1864 C(7) 0.516143 0.559186 0.923025 0.3615 C(8) 0.347222 0.616794 0.562947 0.5766 C(9) 0.464190 0.550385 0.843392 0.4040 C(10) 0.149422 0.578443 0.258319 0.7975 C(11) -0.415229 0.374574 -1.108538 0.2743 C(12) -1.103937 1.615537 -0.683325 0.4983 C(13) -1.650939 1.963064 -0.841001 0.4053 C(14) 2.368060 1.901532 1.245343 0.2203 C(15) 1.192242 1.950106 0.611373 0.5444 C(16) 0.113696 2.315720 0.049097 0.9611 C(17) -0.241918 0.588516 -0.411064 0.6832 C(18) 0.111322 0.570367 0.195176 0.8462 C(19) -0.102070 0.551097 -0.185212 0.8540 C(20) 0.585015 0.540623 1.082111 0.2857 C(21) 0.744072 0.510571 1.457333 0.1528 C(22) -0.016649 0.097334 -0.171046 0.8650 C(23) 0.063257 0.087363 0.724064 0.4732 R-squared 0.811202 Mean dependent var 0.013152 Adjusted R-squared 0.707363 S.D. dependent var 0.361685 S.E. of regression 0.195657 Akaike info criterion -0.149009 Sum squared resid 1.531259 Schwarz criterion 0.633406 Log likelihood 27.69377 Hannan-Quinn criter. 0.158719 F-statistic 7.812130 Durbin-Watson stat 2.098020
41 Prob(F-statistic) 0.000000 (Nguồn: tính toán của tác giả) Hệ số của tỷ giá thực song phương không cho thấy tác động rõ ràng lên cán cân thương mại. Dấu của các hệ số của các biến ứng với mỗi độ trễ là khác nhau. Với biến GDP trong nước, kết quả ước lượng cho thấy các hệ số GDP trong nước hầu hết là mang dấu dương, riêng C(11) < 0. Kết quả này có thể được giải thích như là Việt Nam có một sự gia tăng trong sản xuất hàng thay thế nhập khẩu dẫn đến việc GDP trong nước tăng nhưng không làm tăng giá trị nhập khẩu. Với yếu tố GDP của EU, khi GDP của EU tăng, Việt Nam giảm xuất khẩu và tăng nhập khẩu từ EU ở hai kỳ tiếp theo. Nhưng ở ba kỳ sau đó, Việt Nam lại tăng xuất khẩu và giảm nhập khẩu vào khối EU. Cũng như các trường hợp trên, sự kiện khủng hoảng tài chính thế giới hầu như không gây ảnh hưởng xấu cán cân thương mại Việt Nam mà còn có tác dụng cải thiện cán cân thương mại Việt Nam. Các hệ số ước lượng của cán cân thương mại hầu như đều mang dấu âm, cho thấy một sự gia tăng trong cán cân thương mại ở thời điểm hiện tại có xu hướng tác động ngược chiều ở các kỳ tiếp theo. C(2) có p-value nhỏ hơn 1%, hầu hết p-value của các yếu tố còn lại đều lớn hơn 5%. Nhưng ở mô hình này, giá trị R-squared khá cao, đạt 81,12%. Bên cạnh đó, p-value của thống kê F là 0%. Điều này cho thấy, các yếu tố tác động đến giá trị xuất nhập khẩu của Việt Nam và Nhật có thể không có nhiều ý nghĩa khi chúng tác động một cách riêng rẽ, nhưng cùng với nhau, các yếu tố này có thể tạo nên tác động đáng kể lên cán cân thương mại song phương. 4.5. KIỂM ĐỊNH TÍNH BỀN VỮNG CỦA MÔ HÌNH: Do bài nghiên cứu lấy số liệu trong giai đoạn mà nền kinh tế thế giới diễn ra nhiều sự kiện lớn ảnh hưởng đến các biến số của mô hình, việc kiểm định
42 tính ổn đinh của các tham số ước lượng được là cần thiết. Kiểm định này nhằm đánh giá mô hình ước lượng được có đủ tin cậy để các chính sách kinh tế tham khảo hay không. Kết quả kiểm định cho thấy các trường hợp được xét đều có thống kê CUSUMSQ hầu như không vượt quá đường 5%. Như vậy, có thể xem mô hình ước lượng được là đủ ổn định để dùng trong công tác dự báo và phân tích chính sách. 1.6 1.2 0.8 0.4 0.0 -0.4 2009 2010 2011 2012 CUSUM of Squares 5% Significance Hình 4.1. Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – Mỹ
43 1.6 1.2 0.8 0.4 0.0 -0.4 2009 2010 2011 2012 CUSUM of Squares 5% Significance Hình 4.2. Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – Trung Quốc 1.6 1.2 0.8 0.4 0.0 -0.4 2009 2010 2011 2012 CUSUM of Squares 5% Significance Hình 4.3. Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – Nhật
44 1.6 1.2 0.8 0.4 0.0 -0.4 2009 2010 2011 2012 CUSUM of Squares 5% Significance Hình 4.4. Kiểm định CUSUM of Squares cho Việt Nam – EU 4.6. TÌM HIỆU ỨNG ĐƢỜNG CONG CHỮ J: Response of X_M to Generalized One S.D. RER Innovation .06 .05 .04 .03 .02 .01 .00 -.01 -.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Hình 4.5. Phản ứng của cán cân thƣơng mại khi tăng tỷ giá thực song phƣơng trong quan hệ Việt Nam – Mỹ
45 Response of X_M to Generalized One S.D. RER Innovation .00 -.01 -.02 -.03 -.04 -.05 -.06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Hình 4.6. Phản ứng của cán cân thƣơng mại khi tăng tỷ giá thực song phƣơng trong quan hệ Việt Nam – Trung Quốc Response of X_M to Generalized One S.D. RER Innovation -.004 -.008 -.012 -.016 -.020 -.024 -.028 -.032 -.036 -.040 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Hình 4.7. Phản ứng của cán cân thƣơng mại khi tăng tỷ giá thực song phƣơng trong quan hệ Việt Nam – Nhật
46 Response of X_M to Generalized One S.D. RER Innovation .00 -.01 -.02 -.03 -.04 -.05 -.06 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Hình 4.8. Phản ứng của cán cân thƣơng mại khi tăng tỷ giá thực song phƣơng trong quan hệ Việt Nam – EU Bằng cách xác định cán cân thương mại phản ứng như thế nào với sự thay đổi của tỷ giá thực song phương, qua các hình 4.5, hình 4.6, hình 4.7 và hình 4.8 cho thấy chỉ có quan hệ giữa Việt Nam – Nhật là có dạng gần giống chữ J nhất. Tuy nhiên, ở giai đoạn sau, hướng đi của cán cân thương mại không thể hiện rõ hình dánh. Cán cân thương mại giữa Việt Nam với các đối tác còn lại đều không có dạng chữ J: cán cân Việt Nam – Mỹ có dạng chữ W, cán cân Việt Nam – EU có dạng chữ V ngược, trong khi đó cán cân Việt Nam – Trung Quốc không thể xác định hình dạng. 4.7. TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Bài luận văn đã tiến hành ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số VECM để tìm hiểu ảnh hưởng của sự thay đổi tỷ giá thực song phương giữa Việt Nam và các nước đối tác thương mại đến cán cân thương mại có tạo nên hiệu
47 ứng đường cong J không. Luận văn cũng đã tiến hành kiểm định tính bền vững của mô hình ước lượng được và thấy rằng kết quả ước lượng đủ ổn định để các chính sách kinh tế tham khảo. Kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến cán cân thương mại có thể được tóm tắt trong bảng sau: Bảng 4.9. Tóm tắt kết quả nghiên cứu Cán cân Cán cân Cán cân Cán cân Cán cân VN – Mỹ VN – TQ VN – Nhật VN – HQ VN – EU Tác động cùng chiều Tỷ giá Tác động ở kỳ đầu, Không rõ Không rõ thực song ngược ngược xu hướng xu hướng phương chiều chiều ở ba kỳ sau Tác động GDP Việt Tác động Tác động Tác động ngược Nam cùng chiều cùng chiều cùng chiều chiều Không có mối quan Tác động hệ trong ngược GDP đối Tác động Không rõ Tác động dài hạn chiều ở hai tác cùng chiều xu hướng cùng chiều kỳ đầu, cùng chiều ở ba kỳ sau Sau khủng hoảng tài Cải thiện Cải thiện Cải thiện Cải thiện chính Hình dạng Không xác Gần giống Chữ V W phản ứng định chữ J ngược
48 CHƢƠNG 5: TỔNG KẾT Mục tiêu nghiên cứu của bài này là đánh giá mối quan hệ trong dài hạn cũng như trong ngắn hạn giữa cán cân thương mại với tỷ giá thực song phương của Việt Nam và năm đối tác thương mại lớn: Mỹ, Trung Quốc, Nhật, Hàn Quốc và EU. Bằng cách thực hiện ước lượng VECM, đồng thời tiến hành các kiểm định cần thiết, kết quả cho thấy giữa các giá trị tỷ số xuất nhập khẩu, GDP nội địa, GDP nước ngoài và tỷ giá thực song phương có tồn tại mối quan hệ dài hạn đối với quan hệ thương mại giữa Việt Nam với Mỹ, Trung Quốc, Nhật và EU. Riêng quan hệ Việt Nam – Hàn Quốc không tìm thấy mối quan hệ dài hạn này. Cụ thể: - Tỷ giá thực song phương có tác động cùng chiều đến cán cân thương mại Việt Nam – Mỹ trong quý liền kề, nhưng sau đó lại có tác động ngược chiều ở ba kỳ tiếp theo. Phản ứng của cán cân thương mại có dạng chữ W. - GDP Việt Nam và GDP Mỹ đều có tác động tích cực đến cán cân thương mại Việt Nam – Mỹ. - Tỷ giá thực song phương Việt Nam – Trung Quốc không thể hiện tác động rõ ràng lên cán cân thương mại giữa hai quốc gia. Phản ứng của cán cân thương mại không xác định được hình dạng. - GDP Việt Nam có tác động tích cực lên cán cân thương mại Việt Nam – Trung Quốc; trong khi đó tác động của GDP Trung Quốc là không rõ ràng.
49 - Tỷ giá thực song phương Việt Nam – Nhật hầu như có tác động tiêu cực lên cán cân thương mại giữa hai quốc gia. Phản ứng của cán cân thương mại có dạng gần giống chữ J. - GDP Việt Nam tăng có tác động làm giảm cán cân thương mại Việt Nam – Nhật; GDP Nhật tăng có tác động làm tăng cán cân thương mại. - Tỷ giá thực giữa Việt Nam và EU không thể hiện tác động rõ ràng lên cán cân thương mại. Phản ứng của cán cân thương mại có dạng chữ V ngược. - GDP Việt Nam tăng có tác động làm tăng cán cân thương mại Việt Nam – EU; trong khi đó nếu GDP EU tăng sẽ gây tác động giảm cán cân thương mại giai đoạn đầu và tăng giai đoạn sau đó. - Giai đoạn sau khủng hoảng tài chính thế giới, cán cân thương mại giữa Việt Nam với các quốc gia Mỹ, Trung Quốc, Nhật và khối EU được cải thiện hơn. Bên cạnh những kết quả tím được, bài luận văn có một số hạn chế: - Ngoài việc xác định tỷ giá thực song phương ảnh hưởng đến cán cân thương mại như thế nào, bài nghiên cứu còn xét đến yếu tố thu nhập ròng (GDI) của Việt Nam và các nước đối tác cũng có ảnh hưởng đến cán cân thương mại. Tuy nhiên, việc thu thập số liệu GDI gặp phải khó khăn do nhiều quốc gia không công bố số liệu này. Vì thế, là số liệu GDI thực đã được thay bằng giá trị GDP thực. - Trong quá trình thu thập số liệu, các dữ liệu của Trung Quốc không tìm được đầy đủ theo quý nên đã được lấy bằng cách phân tách dữ liệu qua eview chuyển từ dữ liệu năm sang số liệu quý. Với cách lấy số liệu như
50 vậy, kết quả ước lượng được cho quan hệ giữa Việt Nam và Trung Quốc có thể không chính xác. - Kết quả ước lượng được của mô hình cho thấy tác động của các yếu tố đến cán cân thương mại một cách riêng lẻ hầu như không có ý nghĩa thống kê. Giá trị R-square của các ước lượng cũng không cao, ngoại trừ mô hình của Việt Nam – EU đạt 81,12%. Tuy vậy, các kết quả ước lượng đều có p-value của thống kê F nhỏ hơn 5%. Do đó, dù các yếu tố tác động riêng lẻ không có nhiều ý nghĩa, nhưng khi các yếu tố này cùng với nhau tác động đến cán cân thương mại sẽ tạo nên ảnh hưởng đáng kể. Bài nghiên cứu này chỉ tìm thấy quan hệ dài hạn giữa tỷ số xuất nhập khẩu, GDP và tỷ giá thực trong quan hệ thương mại song phương giữa Việt Nam với Mỹ, Trung Quốc, Nhật và EU. Trường hợp quan hệ Việt Nam – Hàn Quốc, bài nghiên cứu này chưa tìm ra được mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại. Có thể mối quan hệ này giữa Việt Nam và Hàn Quốc sẽ được xác định khi mô hình được điều chỉnh, thay đổi yếu tố tác động đưa vào mô hình hay thêm vào một vài yếu tố tác động khác, hoặc có thể số biến quan sát cần tăng thêm để có thể ước lượng được. Tương tự, mối quan hệ giữa cán cân thương mại và tỷ giá thực song phương Việt Nam – Trung Quốc mặc dù được xác định là có quan hệ trong dài hạn, nhưng hình dạng của cán cân thương mại khi phản ứng với tỷ giá thực lại chưa xác định được cụ thể, chỉ cho thấy khi tỷ giá thực gia tăng, tức nội tệ giảm giá thì cán cân sẽ điều chỉnh theo hướng tăng xuất khẩu giảm nhập khẩu, tức tỷ số xuất nhập khẩu tăng, sau đó tỷ số xuất nhập khẩu giảm, sau đó lại tăng rồi lại giảm, cứ thế tiếp nối. Mức tăng giảm của mỗi biến động như vậy khác nhau ở mỗi kỳ đánh giá. Các bài nghiên cứu sau có thể sẽ xác
51 định tốt hơn hướng phản ứng của cán cân thương mại với thay đổi của tỷ giá thực song phương Việt Nam – Trung Quốc. Trường hợp quan hệ thương mại Việt Nam – Nhật, hướng phản ứng của cán cân thương mại với tỷ giá thực chỉ cho thấy hình dạng của đường cong chữ J trong giai đoạn đầu, đến giai đoạn sau thì lại không xác định. Có thể các nghiên cứu sau sẽ xác định lại mối quan hệ giữa cán cân thương mại và tỷ giá thực Việt Nam – Nhật được rõ ràng hơn. Đối với trường hợp Việt Nam – Mỹ và Việt Nam – EU, với số lượng quan sát được thu thập ở bài nghiên cứu này (từ quý I năm 1996 đến quý I năm 2013), hướng thay đổi của cán cân thương mại được thể hiện khá rõ dưới dạng chữ W và chữ V ngược. Các bài nghiên cứu sau với số lượng quan sát nhiều hơn có thể sẽ dẫn đến kết quả khác. Do kết quả nghiên cứu của bài này chỉ xác định được một cách khá rõ ràng đối với quan hệ giữa cán cân thương mại với tỷ giá thực song phương của các căp Việt Nam – Mỹ, Việt Nam - Nhật và Việt Nam – EU, phần này chỉ đưa ra một số đề xuất cho tỷ giá của Việt Nam với ba đối tác này. Trong quan hệ Việt Nam – Mỹ và Việt Nam – Nhật, mặc dù hình dạng phản ứng của cán cân thương mại có khác nhau, nhưng hướng đi cho tỷ giá Việt Nam với đồng tiền của hai quốc gia này có thể tương tự nhau. Dạng phản ứng dù là chữ W hay chữ J, cán cân thương mại đều thay đổi theo hướng khi tỷ giá thực tăng (Việt Nam Đồng giảm giá) thì giá trị xuất khẩu giảm, tăng giá trị nhập khẩu trong giai đoạn đầu và sau đó tăng giá trị xuất khẩu, giảm giá trị nhập khẩu ở giai đoạn sau. Phản ứng của cán cân thương mại Việt Nam với hai đối tác này đều theo hướng giảm trong khoảng ba kỳ đầu khi tỷ giá thực tăng. Theo đó, khi Việt Nam muốn cải thiện cán cân thanh toán bằng cách
52 điều chỉnh tỷ giá, việc giảm giá nội tệ nên được thực hiện trước khoảng ba quý thì giá trị xuất nhập khẩu mới thay đổi theo hướng mong muốn. Còn trường hợp Việt Nam – EU thì có một chút khác biệt, cán cân thương mại có một chút xấu đi trong ba quý đầu khi Việt Nam Đồng giảm giá, sau đó tăng mạnh trong ba quý tiếp theo và sụt giảm mạnh sau đó chứ không giữ ổn định. Do đó, nếu muốn giá trị xuất khẩu Việt Nam vào EU tăng liên tục bằng cách tăng tỷ giá thực giữa Việt Nam Đồng và Euro thì Việt Nam Đồng nên được điều chỉnh giảm đều đặn sau mỗi ba quý. Chế độ tỷ giá ở Việt Nam hiện đang được điều hành theo hướng tập trung ổn định tỷ giá USD / VND, còn tỷ giá Việt Nam Đồng với các ngoại tệ khác hầu như đều tự điều chỉnh theo biến động USD. Do đó, giả định các yếu tố khác tác động đến giá trị USD và các ngoại tệ khác đều không đổi, khi Việt Nam phá giá Việt Nam Đồng so với USD, Việt Nam Đồng cũng sẽ giảm giá so với các đồng tiền khác. Vì vậy, theo kết quả của bài nghiên cứu này, để cán cân thương mại của Việt Nam được cải thiện, trong điều kiện giá trị của các ngoại tệ khác không thay đổi so với USD, Việt Nam chỉ cần giảm giá VND so với USD, sau khoảng ba quý, sự điều chỉnh này sẽ có tác động làm tăng giá trị xuất khẩu và giảm giá trị nhập khẩu cho Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu tiếng Việt 1. Tổng cục Thống kê Việt Nam, 2012. Niên giám Thống kê 2011. Hà Nội: Nhà xuất bản Thống kê. 2. Trần Ngọc Thơ và Nguyễn Ngọc Định, 2011. Tài chính Quốc tế. Trƣờng Đại học Kinh tế TP. HCM. Danh mục tài liệu tiếng Anh 3. Kyophilavong, Phouphet và các cộng sự, 2013. Does J-curve phenomenon exist in case of Laos? An ARDL approach. Munich Personal RePEc Archive, Số 49052. 4. Mohsen Bahmani-Oskooee và Margaret Malixi, 1992. More evidence on J curve from LDCs. Journal of Policy Modeling, Tập 14 (Số 5), trang 641 - 653. 5. Mohsen Mahmani-Oskooee và Taggert J. Brooks, 1999. Bilateral J-Curve between U.S. and Her Trading Partners. Weltwirtschaftliches Archiv, Tập 135 (Số 1), trang 156 - 165. 6. Olugbenga Onafowora, 2003. Exchange rate and trade balance in east asia: is there a J-curve?, Economics Bulletin, Tập 5 (Số 18), trang 1 - 13. 7. Pham Thi Tuyet Trinh, 2012. The impact of exchange rate fluctuation on trade balance in short and long run. DEPOCEN Working Paper Series, Số 33/2012. Các trang web 8. 9. 10.
Phụ lục 1 GIÁ TRỊ XUẤT NHẬP KHẨU VIỆT NAM VỚI CÁC ĐỐI TÁC THƢƠNG MẠI (Nguồn: Quỹ Tiền tệ Quốc tế - IMF) Bảng 1.1. Giá trị xuất khẩu của Việt Nam sang các đối tác (triệu USD) Hàn Quốc Nhật Mỹ Trung Quốc EU Q1 1996 139.58 319.95 62.20 62.46 171.72 Q2 1996 139.58 326.22 58.02 93.22 120.24 Q3 1996 139.58 440.63 28.62 48.04 193.96 Q4 1996 139.58 459.65 55.39 136.47 129.28 Q1 1997 91.90 394.54 89.82 159.05 317.40 Q2 1997 104.39 441.16 73.41 100.11 300.13 Q3 1997 107.54 437.52 56.52 88.40 356.12 Q4 1997 113.19 402.21 67.02 126.54 293.77 Q1 1998 58.72 391.78 97.24 138.85 436.03 Q2 1998 54.81 361.84 109.74 108.99 365.56 Q3 1998 54.71 396.89 138.77 88.00 464.81 Q4 1998 60.90 363.98 123.20 104.30 379.07 Q1 1999 60.92 370.67 106.37 142.16 570.85 Q2 1999 80.27 392.80 88.93 187.31 412.89 Q3 1999 85.92 501.69 124.13 200.50 595.43 Q4 1999 92.74 521.07 184.64 216.41 435.07 Q1 2000 75.94 568.33 154.57 255.24 639.08 Q2 2000 85.31 616.44 165.64 230.87 528.05 Q3 2000 96.29 694.66 202.71 651.98 641.55 Q4 2000 95.10 695.77 210.04 398.31 456.96 Q1 2001 98.04 547.72 171.24 342.83 681.78 Q2 2001 107.36 654.63 269.02 469.54 583.04 Q3 2001 106.26 692.82 307.58 412.86 673.27 Q4 2001 94.42 614.63 317.50 192.18 458.15 Q1 2002 91.25 501.27 289.61 258.86 710.94 Q2 2002 115.60 575.11 523.72 427.88 548.77 Q3 2002 128.34 634.45 796.34 422.67 688.56 Q4 2002 133.51 726.17 843.13 408.89 525.52 Q1 2003 114.83 661.33 902.68 375.36 824.19 Q2 2003 123.87 737.44 1,031.36 465.44 707.18 Q3 2003 126.04 738.03 1,195.74 531.93 773.94 Q4 2003 127.36 771.80 808.82 510.37 641.69
Q1 2004 128.74 813.43 1,085.89 672.53 1,003.68 Q2 2004 152.40 765.60 1,179.78 813.62 796.97 Q3 2004 166.14 947.50 1,491.96 718.33 993.31 Q4 2004 160.82 1,015.58 1,267.17 694.62 808.13 Q1 2005 139.87 945.42 1,345.44 756.14 1,102.49 Q2 2005 158.51 1,031.54 1,286.99 762.02 922.77 Q3 2005 187.66 1,200.24 1,714.80 844.32 1,110.21 Q4 2005 177.56 1,163.11 1,576.77 865.63 952.53 Q1 2006 189.64 1,207.70 1,658.94 823.86 1,414.08 Q2 2006 211.28 1,374.31 1,986.89 823.78 1,226.37 Q3 2006 226.32 1,335.32 2,208.91 763.52 1,392.43 Q4 2006 215.66 1,322.77 1,990.36 831.64 1,296.52 Q1 2007 271.90 1,343.80 2,098.34 753.39 1,729.99 Q2 2007 306.29 1,303.86 2,370.82 939.29 1,532.76 Q3 2007 317.05 1,552.30 2,852.65 907.74 1,889.40 Q4 2007 348.16 1,890.04 2,782.69 1,045.67 1,666.55 Q1 2008 378.77 2,041.34 2,600.28 1,219.79 2,214.95 Q2 2008 497.41 1,984.08 2,715.25 1,073.39 1,932.64 Q3 2008 515.77 2,252.23 3,328.41 1,484.92 2,222.32 Q4 2008 401.56 2,190.15 3,242.86 1,072.00 1,851.29 Q1 2009 516.54 1,491.28 2,588.75 976.97 1,909.95 Q2 2009 490.75 1,366.52 2,694.31 1,218.78 1,585.74 Q3 2009 507.12 1,609.48 3,081.79 1,245.76 1,947.92 Q4 2009 550.10 1,824.52 2,990.95 1,467.49 1,656.40 Q1 2010 541.34 1,826.28 2,978.84 1,401.10 2,127.51 Q2 2010 712.81 1,802.59 3,320.64 1,692.82 1,850.31 Q3 2010 780.87 2,031.68 4,066.87 2,156.60 2,424.18 Q4 2010 1,057.20 2,067.11 3,871.78 2,058.29 2,309.98 Q1 2011 1,185.05 2,142.43 3,593.46 2,042.10 3,090.94 Q2 2011 1,119.76 2,384.28 4,187.68 2,603.06 2,705.57 Q3 2011 1,320.19 3,039.14 4,793.27 3,014.40 3,452.02 Q4 2011 1,090.45 3,215.30 4,353.34 3,465.47 3,355.05 Q1 2012 1,171.06 3,347.30 4,358.14 2,526.40 3,656.22 Q2 2012 1,254.97 3,182.04 4,875.29 3,096.13 3,423.82 Q3 2012 1,531.36 3,432.22 5,305.84 3,384.78 4,178.97 Q4 2012 1,623.05 3,098.25 5,128.67 3,380.91 4,267.58 Q1 2013 1,567.87 2,850.76 5,123.27 3,522.89 5,289.21
Bảng 1.2. Giá trị nhập khẩu của Việt Nam từ các đối tác (triệu USD) Hàn Quốc Nhật Mỹ Trung Quốc EU Q1 1996 379.35 264.87 143.88 58.88 159.44 Q2 1996 468.11 316.60 40.70 81.06 228.31 Q3 1996 435.24 298.38 27.17 86.68 325.38 Q4 1996 498.72 380.50 34.12 102.37 201.74 Q1 1997 379.48 346.31 67.82 73.74 416.32 Q2 1997 400.88 373.92 62.57 116.05 224.92 Q3 1997 378.27 371.64 57.50 84.42 219.73 Q4 1997 405.86 417.42 63.65 130.16 285.38 Q1 1998 349.58 344.94 80.86 160.95 246.53 Q2 1998 388.40 343.56 75.74 144.02 264.74 Q3 1998 324.68 381.82 81.82 96.84 262.68 Q4 1998 358.20 411.34 88.01 113.19 258.43 Q1 1999 311.25 302.89 67.19 140.99 207.53 Q2 1999 372.23 358.69 77.05 168.61 196.30 Q3 1999 371.71 416.34 73.76 168.38 219.75 Q4 1999 430.64 540.37 105.11 195.07 289.86 Q1 2000 376.55 546.72 94.16 232.70 284.76 Q2 2000 440.80 527.22 96.57 318.68 273.23 Q3 2000 438.56 615.28 82.84 363.23 246.58 Q4 2000 497.65 611.74 90.39 486.53 299.50 Q1 2001 423.05 490.40 80.04 337.68 221.70 Q2 2001 490.99 555.36 119.08 391.73 284.26 Q3 2001 443.01 550.91 91.09 395.75 343.77 Q4 2001 529.75 586.44 120.59 481.04 357.57 Q1 2002 439.08 505.48 88.69 328.01 310.07 Q2 2002 574.35 598.97 98.25 444.81 347.69 Q3 2002 585.32 645.17 100.77 556.74 346.63 Q4 2002 680.85 755.08 170.59 829.24 536.30 Q1 2003 576.06 655.94 142.61 661.23 535.73 Q2 2003 689.02 758.02 436.29 810.32 538.51 Q3 2003 651.92 736.56 424.64 783.66 439.34 Q4 2003 708.40 831.58 139.76 883.39 560.22 Q1 2004 674.87 768.61 153.60 795.45 524.45 Q2 2004 845.67 845.71 176.31 1,107.16 468.32 Q3 2004 882.60 908.68 572.02 1,130.55 574.98 Q4 2004 956.26 1,029.60 231.97 1,561.94 608.26 Q1 2005 777.99 951.33 148.87 1,199.83 486.84 Q2 2005 951.83 1,032.55 282.54 1,553.69 573.16 Q3 2005 923.30 1,030.52 155.82 1,529.52 480.90
Q4 2005 940.97 1,059.70 275.66 1,616.67 562.31 Q1 2006 777.30 985.25 177.36 1,438.48 510.48 Q2 2006 1,045.80 1,186.29 225.80 1,836.87 548.89 Q3 2006 1,065.20 1,206.22 246.17 1,937.63 692.52 Q4 2006 1,020.10 1,324.35 337.67 2,178.31 784.82 Q1 2007 1,080.19 1,142.07 295.11 2,283.53 1,032.82 Q2 2007 1,300.68 1,372.11 370.36 3,242.02 1,006.19 Q3 2007 1,367.02 1,684.76 434.00 3,076.27 992.55 Q4 2007 1,592.52 1,989.96 601.03 4,108.19 1,291.04 Q1 2008 1,935.77 2,020.06 756.16 4,276.99 1,191.14 Q2 2008 2,103.40 2,152.02 770.29 4,646.81 1,180.40 Q3 2008 1,759.83 2,180.43 587.40 3,525.86 1,116.11 Q4 2008 1,456.21 1,887.80 532.75 3,523.94 1,040.45 Q1 2009 1,282.01 1,328.89 592.08 2,845.03 800.71 Q2 2009 1,736.98 1,682.01 748.28 3,661.38 1,099.71 Q3 2009 1,876.37 2,083.24 805.03 4,580.50 1,147.44 Q4 2009 2,081.03 2,373.96 864.01 5,354.09 1,458.74 Q1 2010 1,877.97 2,050.02 844.21 3,652.66 1,138.42 Q2 2010 2,426.17 2,138.44 916.29 4,894.23 1,288.31 Q3 2010 2,537.95 2,330.80 902.18 4,980.04 1,284.07 Q4 2010 2,919.26 2,496.83 1,104.22 6,491.90 1,321.91 Q1 2011 2,783.86 2,250.69 1,095.81 4,956.71 1,158.20 Q2 2011 3,296.71 2,413.22 1,141.83 6,392.17 1,665.03 Q3 2011 3,389.73 2,752.40 1,079.95 6,340.36 1,535.21 Q4 2011 3,705.63 2,984.02 1,211.63 6,904.48 1,962.18 Q1 2012 3,480.61 2,690.76 1,069.78 5,659.06 1,637.09 Q2 2012 3,793.72 2,817.12 1,201.75 6,842.26 1,696.25 Q3 2012 3,968.35 3,133.56 1,201.33 6,648.31 1,847.03 Q4 2012 4,293.22 2,961.35 1,354.40 9,636.23 2,275.51 Q1 2013 5,239.20 2,636.67 1,553.97 10,375.49 1,730.81
Bảng 1.3. Tỷ số xuất nhập khẩu của Việt Nam với các đối tác thương mại (X/M) Hàn Quốc Nhật Mỹ Trung Quốc EU Q1 1996 0.37 1.21 0.43 1.06 1.08 Q2 1996 0.30 1.03 1.43 1.15 0.53 Q3 1996 0.32 1.48 1.05 0.55 0.60 Q4 1996 0.28 1.21 1.62 1.33 0.64 Q1 1997 0.24 1.14 1.32 2.16 0.76 Q2 1997 0.26 1.18 1.17 0.86 1.33 Q3 1997 0.28 1.18 0.98 1.05 1.62 Q4 1997 0.28 0.96 1.05 0.97 1.03 Q1 1998 0.17 1.14 1.20 0.86 1.77 Q2 1998 0.14 1.05 1.45 0.76 1.38 Q3 1998 0.17 1.04 1.70 0.91 1.77 Q4 1998 0.17 0.88 1.40 0.92 1.47 Q1 1999 0.20 1.22 1.58 1.01 2.75 Q2 1999 0.22 1.10 1.15 1.11 2.10 Q3 1999 0.23 1.20 1.68 1.19 2.71 Q4 1999 0.22 0.96 1.76 1.11 1.50 Q1 2000 0.20 1.04 1.64 1.10 2.24 Q2 2000 0.19 1.17 1.72 0.72 1.93 Q3 2000 0.22 1.13 2.45 1.79 2.60 Q4 2000 0.19 1.14 2.32 0.82 1.53 Q1 2001 0.23 1.12 2.14 1.02 3.08 Q2 2001 0.22 1.18 2.26 1.20 2.05 Q3 2001 0.24 1.26 3.38 1.04 1.96 Q4 2001 0.18 1.05 2.63 0.40 1.28 Q1 2002 0.21 0.99 3.27 0.79 2.29 Q2 2002 0.20 0.96 5.33 0.96 1.58 Q3 2002 0.22 0.98 7.90 0.76 1.99 Q4 2002 0.20 0.96 4.94 0.49 0.98 Q1 2003 0.20 1.01 6.33 0.57 1.54 Q2 2003 0.18 0.97 2.36 0.57 1.31 Q3 2003 0.19 1.00 2.82 0.68 1.76 Q4 2003 0.18 0.93 5.79 0.58 1.15 Q1 2004 0.19 1.06 7.07 0.85 1.91 Q2 2004 0.18 0.91 6.69 0.73 1.70 Q3 2004 0.19 1.04 2.61 0.64 1.73 Q4 2004 0.17 0.99 5.46 0.44 1.33 Q1 2005 0.18 0.99 9.04 0.63 2.26 Q2 2005 0.17 1.00 4.56 0.49 1.61
Q3 2005 0.20 1.16 11.00 0.55 2.31 Q4 2005 0.19 1.10 5.72 0.54 1.69 Q1 2006 0.24 1.23 9.35 0.57 2.77 Q2 2006 0.20 1.16 8.80 0.45 2.23 Q3 2006 0.21 1.11 8.97 0.39 2.01 Q4 2006 0.21 1.00 5.89 0.38 1.65 Q1 2007 0.25 1.18 7.11 0.33 1.68 Q2 2007 0.24 0.95 6.40 0.29 1.52 Q3 2007 0.23 0.92 6.57 0.30 1.90 Q4 2007 0.22 0.95 4.63 0.25 1.29 Q1 2008 0.20 1.01 3.44 0.29 1.86 Q2 2008 0.24 0.92 3.52 0.23 1.64 Q3 2008 0.29 1.03 5.67 0.42 1.99 Q4 2008 0.28 1.16 6.09 0.30 1.78 Q1 2009 0.40 1.12 4.37 0.34 2.39 Q2 2009 0.28 0.81 3.60 0.33 1.44 Q3 2009 0.27 0.77 3.83 0.27 1.70 Q4 2009 0.26 0.77 3.46 0.27 1.14 Q1 2010 0.29 0.89 3.53 0.38 1.87 Q2 2010 0.29 0.84 3.62 0.35 1.44 Q3 2010 0.31 0.87 4.51 0.43 1.89 Q4 2010 0.36 0.83 3.51 0.32 1.75 Q1 2011 0.43 0.95 3.28 0.41 2.67 Q2 2011 0.34 0.99 3.67 0.41 1.62 Q3 2011 0.39 1.10 4.44 0.48 2.25 Q4 2011 0.29 1.08 3.59 0.50 1.71 Q1 2012 0.34 1.24 4.07 0.45 2.23 Q2 2012 0.33 1.13 4.06 0.45 2.02 Q3 2012 0.39 1.10 4.42 0.51 2.26 Q4 2012 0.38 1.05 3.79 0.35 1.88 Q1 2013 0.30 1.08 3.30 0.34 3.06
Phụ lục 2 CHỈ SỐ LẠM PHÁT CỦA VIỆT NAM VÀ CÁC ĐỐI TÁC THƢƠNG MẠI (Nguồn: Quỹ Tiền tệ Quốc tế - IMF) Bảng 2.1. Chỉ số lạm phát của Việt Nam và các đối tác thương mại (năm gốc 2005) Hàn Quốc Nhật Mỹ Trung Quốc EU Việt Nam Q1 1996 71.96 100.32 79.37 87.49 13.32 70.66 Q2 1996 73.15 101.01 80.15 89.39 14.40 71.35 Q3 1996 73.91 100.85 80.58 91.12 15.19 70.39 Q4 1996 74.22 101.11 81.16 92.60 16.33 71.15 Q1 1997 75.33 100.88 81.71 93.70 18.45 73.14 Q2 1997 76.10 103.10 82.03 94.48 19.99 72.67 Q3 1997 76.85 103.07 82.36 94.98 20.92 72.96 Q4 1997 77.97 103.34 82.68 95.20 22.16 73.88 Q1 1998 82.06 102.94 82.90 95.25 23.68 76.23 Q2 1998 82.32 103.44 83.35 95.10 24.67 78.26 Q3 1998 82.25 102.87 83.67 94.80 26.75 79.07 Q4 1998 82.62 103.87 83.96 94.40 32.28 80.36 Q1 1999 82.65 102.84 84.28 94.03 36.67 83.00 Q2 1999 82.81 103.17 85.10 93.66 39.55 82.26 Q3 1999 82.79 102.87 85.63 93.33 41.93 81.26 Q4 1999 83.69 102.87 86.16 93.10 44.95 80.32 Q1 2000 83.93 102.24 87.02 93.03 48.13 81.57 Q2 2000 84.10 102.47 87.94 93.09 50.33 80.32 Q3 2000 85.29 102.24 88.64 93.25 52.73 79.42 Q4 2000 85.79 102.11 89.11 93.50 55.80 79.94 Q1 2001 87.32 101.74 89.97 93.73 58.98 80.45 Q2 2001 88.34 101.64 90.91 93.97 63.21 79.67 Q3 2001 88.85 101.38 91.03 94.15 65.18 79.62 Q4 2001 88.68 101.01 90.77 94.20 68.32 80.12 Q1 2002 89.53 100.32 91.09 94.10 71.96 82.50 Q2 2002 90.72 100.75 92.08 93.88 73.89 82.88 Q3 2002 91.14 100.58 92.48 93.62 74.95 83.05 Q4 2002 91.56 100.48 92.77 93.40 77.57 83.69 Q1 2003 93.18 100.08 93.71 93.39 81.02 85.72 Q2 2003 93.77 100.51 94.05 93.54 83.33 85.85 Q3 2003 94.03 100.35 94.51 93.90 83.96 85.38
Q4 2003 94.79 100.18 94.53 94.50 86.12 85.85 Q1 2004 96.23 99.95 95.38 95.30 88.67 89.41 Q2 2004 96.94 100.22 96.74 96.26 90.46 91.98 Q3 2004 98.07 100.25 97.09 97.27 91.72 93.67 Q4 2004 98.01 100.68 97.67 98.20 94.25 94.35 Q1 2005 99.39 99.98 98.28 98.87 97.35 97.50 Q2 2005 99.79 100.12 99.59 99.36 99.62 99.39 Q3 2005 100.39 99.95 100.81 99.73 100.53 100.74 Q4 2005 100.39 99.95 101.32 100.00 102.50 102.37 Q1 2006 101.39 99.85 101.86 100.31 105.48 105.58 Q2 2006 102.09 100.28 103.59 100.62 107.38 106.73 Q3 2006 102.89 100.55 104.17 101.00 108.47 107.99 Q4 2006 102.59 100.28 103.28 101.50 110.36 109.24 Q1 2007 103.49 99.75 104.33 102.29 113.12 112.49 Q2 2007 104.59 100.22 106.33 103.31 115.16 114.59 Q3 2007 105.29 100.41 106.63 104.63 116.77 117.26 Q4 2007 105.99 100.81 107.39 106.30 121.04 120.88 Q1 2008 107.39 100.71 108.61 108.08 125.76 130.93 Q2 2008 109.59 101.58 110.99 109.94 130.13 142.67 Q3 2008 111.09 102.57 112.28 111.55 131.88 149.78 Q4 2008 110.79 101.84 109.11 112.60 134.69 149.37 Q1 2009 111.60 100.58 108.56 112.88 138.64 151.27 Q2 2009 112.67 100.58 109.71 112.61 141.42 152.24 Q3 2009 113.30 100.28 110.46 112.14 142.38 153.41 Q4 2009 113.47 99.78 110.68 111.80 143.96 156.24 Q1 2010 114.93 99.72 111.13 112.13 147.83 162.61 Q2 2010 115.66 99.85 111.65 112.90 149.60 165.12 Q3 2010 116.56 99.29 111.76 114.03 150.88 166.58 Q4 2010 117.14 99.49 112.09 115.50 154.01 173.18 Q1 2011 119.34 99.19 113.51 117.04 158.45 183.42 Q2 2011 120.27 99.42 115.48 118.71 161.77 197.11 Q3 2011 121.58 99.42 115.96 120.35 162.32 204.12 Q4 2011 121.78 99.19 115.78 121.80 165.80 207.51 Q1 2012 122.94 99.49 116.70 122.89 168.50 212.63 Q2 2012 123.17 99.62 117.67 123.74 170.75 214.00 Q3 2012 123.52 99.02 117.92 124.41 172.49 215.61 Q4 2012 123.87 98.95 117.97 125.00 175.15 221.96 Q1 2013 124.72 98.89 118.66 125.88 178.03 227.33
Bảng 2.2. Chỉ số lạm phát của Việt Nam và các đối tác thương mại (năm gốc 1996) Hàn Quốc Nhật Mỹ Trung Quốc EU Việt Nam Q1 1996 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 Q2 1996 101.65 100.69 100.99 102.17 108.09 100.98 Q3 1996 102.72 100.53 101.53 104.16 114.01 99.62 Q4 1996 103.14 100.79 102.26 105.84 122.57 100.70 Q1 1997 104.69 100.56 102.95 107.10 138.45 103.51 Q2 1997 105.76 102.78 103.35 108.00 150.05 102.85 Q3 1997 106.80 102.75 103.76 108.56 157.00 103.26 Q4 1997 108.35 103.01 104.17 108.82 166.32 104.56 Q1 1998 114.05 102.61 104.45 108.87 177.71 107.88 Q2 1998 114.40 103.11 105.01 108.70 185.15 110.76 Q3 1998 114.30 102.55 105.42 108.36 200.77 111.90 Q4 1998 114.82 103.54 105.78 107.90 242.29 113.73 Q1 1999 114.85 102.51 106.19 107.48 275.25 117.47 Q2 1999 115.08 102.85 107.23 107.05 296.86 116.42 Q3 1999 115.05 102.55 107.89 106.68 314.72 115.00 Q4 1999 116.31 102.55 108.56 106.41 337.35 113.67 Q1 2000 116.63 101.92 109.63 106.34 361.25 115.44 Q2 2000 116.87 102.15 110.80 106.40 377.73 113.67 Q3 2000 118.52 101.92 111.68 106.59 395.77 112.41 Q4 2000 119.23 101.79 112.28 106.87 418.78 113.13 Q1 2001 121.35 101.42 113.35 107.14 442.72 113.86 Q2 2001 122.77 101.32 114.54 107.41 474.45 112.75 Q3 2001 123.47 101.06 114.69 107.61 489.22 112.69 Q4 2001 123.24 100.69 114.37 107.67 512.81 113.39 Q1 2002 124.42 100.00 114.77 107.55 540.12 116.77 Q2 2002 126.07 100.43 116.02 107.30 554.62 117.29 Q3 2002 126.66 100.26 116.52 107.01 562.58 117.53 Q4 2002 127.25 100.17 116.88 106.76 582.25 118.44 Q1 2003 129.49 99.77 118.06 106.75 608.11 121.32 Q2 2003 130.31 100.20 118.49 106.92 625.42 121.51 Q3 2003 130.67 100.03 119.08 107.33 630.18 120.84 Q4 2003 131.73 99.87 119.10 108.01 646.37 121.51 Q1 2004 133.74 99.64 120.17 108.93 665.51 126.54 Q2 2004 134.72 99.90 121.89 110.03 679.00 130.18 Q3 2004 136.29 99.93 122.32 111.19 688.43 132.57 Q4 2004 136.21 100.36 123.05 112.24 707.40 133.53 Q1 2005 138.13 99.67 123.83 113.01 730.71 137.98 Q2 2005 138.68 99.80 125.48 113.57 747.73 140.66
Q3 2005 139.52 99.64 127.01 113.99 754.55 142.58 Q4 2005 139.52 99.64 127.66 114.30 769.30 144.88 Q1 2006 140.91 99.54 128.34 114.65 791.74 149.43 Q2 2006 141.88 99.97 130.52 115.01 805.93 151.06 Q3 2006 142.99 100.23 131.25 115.44 814.15 152.83 Q4 2006 142.57 99.97 130.13 116.02 828.32 154.60 Q1 2007 143.83 99.44 131.46 116.91 849.03 159.20 Q2 2007 145.35 99.90 133.98 118.08 864.35 162.17 Q3 2007 146.33 100.10 134.35 119.59 876.45 165.95 Q4 2007 147.30 100.50 135.30 121.50 908.47 171.08 Q1 2008 149.24 100.40 136.84 123.53 943.95 185.30 Q2 2008 152.30 101.26 139.84 125.66 976.71 201.92 Q3 2008 154.39 102.25 141.47 127.51 989.86 211.98 Q4 2008 153.97 101.52 137.47 128.70 1,010.96 211.40 Q1 2009 155.09 100.26 136.78 129.03 1,040.62 214.08 Q2 2009 156.57 100.26 138.23 128.72 1,061.45 215.46 Q3 2009 157.45 99.97 139.17 128.18 1,068.66 217.11 Q4 2009 157.68 99.47 139.45 127.79 1,080.54 221.12 Q1 2010 159.72 99.40 140.01 128.17 1,109.58 230.14 Q2 2010 160.73 99.54 140.68 129.04 1,122.86 233.69 Q3 2010 161.98 98.97 140.81 130.34 1,132.46 235.76 Q4 2010 162.78 99.17 141.22 132.02 1,155.97 245.10 Q1 2011 165.85 98.87 143.01 133.78 1,189.27 259.59 Q2 2011 167.14 99.11 145.50 135.69 1,214.21 278.96 Q3 2011 168.96 99.11 146.10 137.56 1,218.32 288.89 Q4 2011 169.24 98.87 145.88 139.22 1,244.43 293.69 Q1 2012 170.85 99.17 147.04 140.47 1,264.72 300.93 Q2 2012 171.17 99.31 148.25 141.43 1,281.58 302.87 Q3 2012 171.66 98.71 148.58 142.20 1,294.67 305.14 Q4 2012 172.14 98.64 148.63 142.88 1,314.65 314.13 Q1 2013 173.32 98.58 149.51 143.88 1,336.25 321.73
Phụ lục 3 GDP CỦA VIỆT NAM VÀ CÁC ĐỐI TÁC THƢƠNG MẠI (Nguồn: Tổng cục Thống kê Việt Nam - GSO, Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế - OECD, Ngân hàng Thế giới – WB) Bảng 3.1. GDP danh nghĩa của Việt Nam và các đối tác thương mại (tỷ USD) Hàn Quốc Nhật Mỹ Trung Quốc EU Việt Nam Q1 1996 612.42 2,951.54 7,893.10 203.24 7,750.12 7.64 Q2 1996 623.98 2,994.79 8,061.50 210.76 7,835.96 7.80 Q3 1996 635.75 3,004.49 8,159.00 217.78 7,908.02 7.89 Q4 1996 650.30 3,065.69 8,287.00 224.31 7,978.19 8.02 Q1 1997 658.60 3,107.66 8,402.00 230.27 8,063.18 8.14 Q2 1997 679.50 3,087.71 8,551.90 235.84 8,188.54 8.28 Q3 1997 688.57 3,111.74 8,691.70 240.95 8,281.66 8.41 Q4 1997 688.07 3,120.33 8,788.30 245.59 8,410.10 8.51 Q1 1998 641.43 3,066.62 8,889.70 248.72 8,495.36 8.60 Q2 1998 636.38 3,057.61 8,994.70 252.85 8,570.18 8.70 Q3 1998 647.01 3,077.00 9,146.50 256.93 8,662.46 8.85 Q4 1998 665.02 3,101.93 9,325.60 260.96 8,713.06 9.03 Q1 1999 687.90 3,085.52 9,450.30 262.83 8,792.27 9.15 Q2 1999 718.32 3,109.63 9,561.50 267.62 8,864.00 9.25 Q3 1999 737.64 3,121.61 9,718.70 273.22 9,005.86 9.41 Q4 1999 765.54 3,159.95 9,932.30 279.61 9,155.98 6.47 Q1 2000 786.46 3,248.88 10,036.10 288.38 9,356.92 6.41 Q2 2000 800.73 3,280.29 10,283.70 295.76 9,510.77 8.42 Q3 2000 825.80 3,294.90 10,363.80 303.30 9,634.29 7.57 Q4 2000 821.00 3,333.55 10,475.30 311.03 9,762.58 8.72 Q1 2001 837.69 3,369.71 10,512.50 319.25 9,922.95 6.63 Q2 2001 854.74 3,384.23 10,641.60 327.19 10,034.37 8.57 Q3 2001 870.12 3,364.05 10,644.30 335.17 10,121.88 8.00 Q4 2001 876.09 3,382.14 10,702.70 343.19 10,212.74 9.46 Q1 2002 911.11 3,405.35 10,837.30 349.09 10,308.83 7.21 Q2 2002 930.98 3,462.25 10,938.00 358.06 10,440.59 9.28 Q3 2002 945.55 3,500.87 11,039.80 367.94 10,527.28 8.66 Q4 2002 956.44 3,524.93 11,105.70 378.73 10,589.49 9.99 Q1 2003 949.09 3,509.61 11,230.80 388.65 10,620.50 7.94 Q2 2003 948.75 3,551.12 11,371.40 401.97 10,647.78 10.14 Q3 2003 967.10 3,580.75 11,628.40 416.90 10,753.77 9.97 Q4 2003 998.20 3,637.98 11,818.50 433.45 10,891.03 11.45