ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT NGUYỄN KIỀU ÁI TRINH ẢNH HƯỞNG CỦA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI, FDI VÀ TĂNG TRƯỞNG TÍN DỤNG TỚI XUẤT KHẨU HÀNG ĐIỆN TỬ, MÁY TÍ
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
Các khái niệm
2.1.1.1 Khái niệm tỷ giá hối đoái Ý tưởng về tỷ giá hối đoái lần đầu tiên được Karl Mark (1818–1833) đưa ra trong tác phẩm “Tư bản” (1858), ông đã nêu: “Tỷ giá hối đoái là một phạm trù kinh tế lịch sử, gắn liền với giai đoạn phát triển của nền sản xuất xã hội; bản chất và cường độ tác động của nó phụ thuộc vào mức độ phát triển của thị trường và các giai đoạn cụ thể của lưu thông tiền tệ toàn cầu " Rõ ràng là khái niệm này đã thể hiện một phần bản chất lịch sử, nhưng nó cũng thể hiện sự vận động của tỷ giá hối đoái Sau Mark, tỷ giá hối đoái đã được hiểu rõ ràng hơn Theo Samuelson & Nordhaus (2009), tỷ giá hối đoái là chi phí của đồng tiền của một quốc gia so với đồng tiền của quốc gia khác Điều này có nghĩa là giá của một hàng hóa nào đó là tiền tệ, nhưng tỷ giá hối đoái cũng là giá cả
Tỷ giá hối đoái là yếu tố quan trọng trong kinh tế vĩ mô, ảnh hưởng đến sức cạnh tranh hàng hóa và lạm phát Biến động tỷ giá có thể làm giảm giá trị nội tệ, gây áp lực lên khả năng cạnh tranh của sản phẩm trong nước, hoặc làm tăng lạm phát qua nhập khẩu khi tỷ giá tăng Sự biến động này cũng tác động đến kế hoạch sản xuất, kinh doanh và tiêu dùng của doanh nghiệp và cá nhân Do đó, ổn định tỷ giá trở thành mục tiêu thiết yếu trong quản lý kinh tế vĩ mô của các nhà hoạch định chính sách.
2.1.1.2 Vai trò của tỷ giá hối đoái
Trước hết, nó là một công cụ để điều chỉnh hoạt động thương mại nước ngoài
Tỷ giá hối đoái rất quan trọng đối với sự hội nhập của thương mại toàn cầu bởi vì nó
Tỷ giá hối đoái giữa hai quốc gia ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị hàng hóa xuất khẩu và nhập khẩu Khi đồng tiền của một quốc gia giảm giá, hàng xuất khẩu trở nên rẻ hơn đối với người mua nước ngoài, dẫn đến sự gia tăng nhu cầu và thúc đẩy xuất khẩu Ngược lại, hàng nhập khẩu trở nên đắt hơn, khiến người tiêu dùng trong nước giảm tiêu thụ, từ đó làm giảm nhập khẩu Như vậy, tỷ giá hối đoái đóng vai trò quan trọng trong việc điều tiết hoạt động xuất nhập khẩu của các quốc gia có nền kinh tế mở.
Cơ chế kiểm soát dòng vốn trong nền kinh tế mở rất quan trọng, vì tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến cán cân đối ngoại và các mục tiêu cân bằng nội bộ như sản lượng, việc làm và lạm phát Việc nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của tỷ giá hối đoái sẽ giúp hoàn thiện quản lý cơ chế này, tạo điều kiện cho nền kinh tế tăng cường khả năng hấp thụ vốn đầu tư nước ngoài và đạt được ổn định kinh tế vĩ mô Tỷ giá hối đoái tối ưu không chỉ ảnh hưởng đến việc điều chỉnh dòng vốn mà còn hỗ trợ thu hút đầu tư trực tiếp và gián tiếp từ nước ngoài.
Tỷ giá hối đoái đóng vai trò quan trọng trong việc xác định giá cả của một quốc gia và ảnh hưởng đến quyết định của nhà đầu tư, người tiêu dùng và nhà sản xuất Để hiểu rõ mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và các yếu tố kinh tế vĩ mô khác trong nền kinh tế mở, cần phải tích hợp phân tích tỷ giá hối đoái vào các mô hình kinh tế vĩ mô.
Tỷ giá hối đoái đóng vai trò quan trọng trong chính sách tiền tệ quốc gia, ảnh hưởng đến các giao dịch vốn, giao dịch vãng lai và các giao dịch khác giữa nước ngoài và trong nước Nhiều quốc gia đã sử dụng tỷ giá hối đoái như một công cụ để thực hiện các chính sách tiền tệ của mình Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước là cơ quan chịu trách nhiệm lựa chọn và công bố tỷ giá hối đoái của đồng Việt Nam nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể của Chính phủ.
Việt Nam áp dụng cơ chế điều hành tỷ giá hối đoái linh hoạt, phù hợp với nền kinh tế thị trường, đồng thời theo dõi thực tế và dự báo tương lai nhằm thúc đẩy độc lập tiền tệ Chính sách tài chính mạnh mẽ của quốc gia không chỉ giải quyết nợ nước ngoài và ổn định tiền tệ, mà còn bảo đảm ổn định tài khóa Trong trường hợp có biến động bất thường, Việt Nam có thể can thiệp vào tỷ giá hối đoái để duy trì cân bằng dựa trên sức mua của đồng nội tệ và quan hệ cung cầu ngoại hối Điều này góp phần ổn định giá cả, thu hút đầu tư, quản lý lạm phát, giảm tỷ lệ thất nghiệp và tăng cường lòng tin của công chúng vào đồng nội tệ Một đồng tiền ổn định và tỷ giá hối đoái hợp lý là yếu tố then chốt trong chính sách tiền tệ, giúp phát triển và mở rộng kết nối kinh tế trong nước và quốc tế, tạo điều kiện cho nền kinh tế hội nhập khu vực và toàn cầu.
Tỷ giá hối đoái là công cụ quan trọng trong chính sách tiền tệ, giúp hỗ trợ tăng trưởng kinh tế ổn định, đặc biệt trong xuất nhập khẩu và an ninh Chính sách tiền tệ cần bảo vệ giá trị đồng nội tệ, thúc đẩy mở rộng kinh tế và nâng cao khả năng chuyển đổi Đồng thời, cần duy trì sự tương đồng giữa giá trị bên trong và bên ngoài, cải tiến hoạt động điều hành tiền tệ để nâng cao uy tín đồng nội tệ Uy tín này có vai trò quan trọng trong các lĩnh vực kinh tế, chính trị cả trong nước và quốc tế Sự mất giá của đồng tiền quốc gia có thể gây ra hỗn loạn kinh tế, làm suy yếu tiết kiệm và đầu tư, cũng như giảm sức hấp dẫn đối với đầu tư nước ngoài và tăng rủi ro lạm phát.
Việc 13 trọng yếu có thể bị loại khỏi hệ thống lưu thông và thanh toán đã tạo điều kiện cho hội chứng đô la hóa Ở các quốc gia đang phát triển, đồng nội tệ thường có mức độ uy tín thấp trong mắt người dân Do đó, việc nâng cao vai trò của tỷ giá hối đoái và tầm vóc của đồng tiền quốc gia trở thành một phần quan trọng trong chiến lược vốn, góp phần vào tăng trưởng kinh tế nhanh chóng và tính bền vững của nền kinh tế.
2.1.2.Đầu tư và đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI)
Đầu tư là quá trình hy sinh tiêu dùng hiện tại để gia tăng tiêu dùng trong tương lai, theo định nghĩa của Samuelson & Nordhaus (2009) Nó bao gồm việc sử dụng các nguồn lực nhằm nâng cao năng lực sản xuất hoặc doanh thu trong tương lai.
Các ý tưởng đầu tư tập trung vào việc tạo ra lợi tức lớn hơn chi phí bỏ ra, từ đó mang lại lợi nhuận cho các hoạt động đầu tư Để đạt được điều này, nhà đầu tư cần có những tài sản và nguồn lực như tiền, tài nguyên thiên nhiên, sức lao động, máy móc và thiết bị Những nguồn lực này không được sử dụng để đáp ứng nhu cầu tiêu dùng hiện tại mà nhằm phục vụ cho hoạt động sản xuất kinh doanh, bao gồm xây dựng nhà máy, cửa hàng, mua sắm trang thiết bị, hàng hóa và nguyên vật liệu, hoặc đầu tư trên thị trường tài chính như gửi tiết kiệm và mua chứng khoán.
Chỉ tiêu lợi nhuận thể hiện lợi thế mà hoạt động đầu tư mang lại cho nhà đầu tư cá nhân, được tính bằng chênh lệch giữa thu nhập từ đầu tư và chi phí đầu tư Lợi thế này được gọi là lợi thế kinh tế - xã hội, phản ánh sự khác biệt giữa những gì xã hội thu được và mất mát do đầu tư Để đánh giá lợi ích kinh tế xã hội của các hoạt động đầu tư, có nhiều chỉ số được sử dụng, như tạo việc làm và tạo ra tài sản mới cho nền kinh tế Các nhà kinh tế học đặc biệt nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tạo tài sản mới, cho rằng đầu tư cần phải tập trung vào yếu tố này để mang lại lợi ích bền vững cho nền kinh tế.
Việc tạo ra các tài sản mới cho nền kinh tế bao gồm mua hàng hóa, nguyên vật liệu, dự trữ trong kho, xây dựng nhà máy mới và mua sắm công cụ sản xuất mới (Samuelson & Nordhaus, 2009).
Đầu tư được hiểu là việc chi tiền để xây dựng nhà máy mới, mua sắm trang thiết bị sản xuất và tăng cường dự trữ hàng hóa, nguyên vật liệu, gắn liền với hoạt động sản xuất và tạo ra tài sản mới cho nền kinh tế, gọi là đầu tư phát triển Trong khi đó, hoạt động như mua chứng khoán hay gửi tiết kiệm chỉ chuyển nhượng quyền sử dụng tiền mà không tạo ra tài sản mới, được xem là đầu tư tài chính từ góc độ cá nhân, nhưng không được tính là đầu tư phát triển trong tổng thể nền kinh tế Tóm lại, đầu tư là việc sử dụng vốn cho các hoạt động nhằm tạo ra lợi nhuận và lợi ích kinh tế xã hội.
Hoạt động đầu tư có thể chia thành hai loại chính: đầu tư trong nước, diễn ra tại lãnh thổ nơi chủ đầu tư đăng ký quốc tịch, và đầu tư ra nước ngoài, diễn ra tại các quốc gia khác Mỗi quốc gia có hai nguồn vốn đầu tư cho nền kinh tế, bao gồm vốn đầu tư trong nước, huy động từ các thành phần kinh tế nội địa, và vốn đầu tư nước ngoài, huy động từ các nguồn bên ngoài Hai loại vốn này gắn liền với hai hoạt động đầu tư quan trọng: đầu tư trong nước và đầu tư nước ngoài (ĐTNN).
Các lý thuyết có liên quan
2.2.1.Mô hình Mundell-Fleming Để phân tích một cách có hệ thống vai trò của các dòng vốn toàn cầu, công trình của Fleming và Mundell vào đầu những năm 1960 (Obstfeld, 2001) đã mở rộng mô hình kinh tế vĩ mô (Keynes, 1937) sang mô hình nền kinh tế mở Với sự giúp đỡ của nghiên cứu này, Fleming & Mundell (1964) đã tạo ra một nguồn lực quan trọng cho quá trình hoạch định chính sách tiền tệ của các quốc gia Những đóng góp này được sử dụng để tạo ra mô hình Mundell-Fleming (Fleming & Mundell, 1964), một loạt các ấn phẩm về chính sách tỷ giá hối đoái Kể từ thời điểm đó, việc phân tích mô hình Mundell-Fleming (Fleming & Mundell, 1964) cho kinh tế vĩ mô mở đã trở thành một mô hình kinh điển
Meade (1951) đã nghiên cứu kinh tế mở theo cách truyền thống của Keynes (1937), trong đó ông phân loại các tác động khác nhau đến trạng thái cân bằng nội bộ và ngoại vi Nghiên cứu của Meade tập trung vào ảnh hưởng của chính sách tài chính và tiền tệ đối với nền kinh tế.
Sự khác biệt giữa chính sách tiền tệ và tài khóa chủ yếu liên quan đến tài khoản vốn Cả hai chính sách này đều có thể tăng hoặc giảm chi tiêu trong nước, dẫn đến những tác động tương tự đối với thu nhập quốc gia và cán cân thương mại Đặc biệt, chính sách tiền tệ có khả năng làm giảm lãi suất, điều này có thể thúc đẩy dòng vốn ra nước ngoài, gây ảnh hưởng tiêu cực đến cán cân thanh toán.
Fleming (1962) đã xem xét lại nghiên cứu của Meade (1951) nhằm kiểm tra tác động của việc lựa chọn chế độ tỷ giá trao đổi đến hiệu quả của chính sách tiền tệ và tài khóa trong việc điều tiết sản lượng nội địa Các kết luận này được rút ra từ phân tích so sánh tĩnh của mô hình chi tiêu Keynes (IS-LM) trong nền kinh tế mở, với sự bổ sung mối liên hệ giữa dòng vốn và tỷ lệ lãi suất trong nước.
Các nghiên cứu của Mundell, được công bố trong nhiều bài báo (Obstfeld, 2001), đã giới thiệu "nguyên tắc phân loại thị trường hiệu quả", nhấn mạnh rằng một công cụ chính sách có thể tạo ra ảnh hưởng mạnh mẽ nhất trong quản lý kinh tế.
Laursen & Metzler (1950) đã phát triển một biến thể hai mô hình nhằm đạt được sự cân bằng trong các thị trường hàng hóa và dịch vụ, cả nội bộ và bên ngoài của quốc gia Mô hình này tập trung vào việc điều chỉnh theo hướng cân bằng giữa thị trường nội bộ và bên ngoài, giúp đối phó hiệu quả với những biến động trong thị trường tài chính.
Phần lớn trong các phân tích, như thường thấy, có thể được trích từ Meade
Nghiên cứu của Mundell vào các năm 1960, 1961 và 1963 đã làm rõ hơn về cơ chế tỷ giá hối đoái và kiểm soát vốn, cho thấy ảnh hưởng của chúng đến hiệu quả của chính sách tài khóa và tiền tệ (Obstfeld, 2001).
Mô hình này được thể hiện qua hai phương trình chính Đường IS (Invest-Saving) đại diện cho sự cân bằng của thị trường hàng hóa, cho biết mức lãi suất cần thiết để đảm bảo nhu cầu chi tiêu nội địa Y.
IS thể hiện mối liên hệ trái chiều giữa đầu tư I và lãi suất r Đường IS được hình thành:
Trong mô hình kinh tế, tổng thu nhập quốc nội (Y) bao gồm các thành phần như tiêu dùng trong nước (C), chi tiêu cho đầu tư trong nước (I), chi tiêu của chính phủ (G), thu xuất khẩu (X) và chi tiêu nhập khẩu (M) Tiết kiệm (S) được tính bằng công thức S = Y – C, phản ánh mối quan hệ giữa thu nhập và tiêu dùng trong nền kinh tế.
Giữa thu nhập và tiết kiệm tồn tại mối quan hệ tuyến tính và đồng biến, trong đó tiết kiệm được chia thành hai phần: phần tiết kiệm tự định (Sa) phản ánh mức tiết kiệm tối thiểu khi thu nhập (Y) bằng 0, và phần còn lại là hàm số đồng biến với thu nhập Thiên hướng tiết kiệm biên (s) cho thấy sự thay đổi của tiết kiệm khi thu nhập thay đổi một đơn vị Cụ thể, công thức tiết kiệm được biểu diễn là S = Sa + sY.
Mối quan hệ giữa thu nhập và nhập khẩu là tuyến tính và đồng biến Nhập khẩu được chia thành hai phần: phần nhập khẩu tự định (Ma) thể hiện mức nhập khẩu tối thiểu khi thu nhập (Y) bằng 0, và phần còn lại là hàm số đồng biến với thu nhập, trong đó m là thiên hướng tiêu dùng.
21 nhập khẩu biên phản ánh lượng thay đổi của nhập khẩu khi Y thay đổi một đơn vị
Chi tiêu đầu tư (I) có mối quan hệ nghịch biến với mức lãi suất Đầu tư bao gồm hai phần: đầu tư tự định (Ia), thể hiện mức đầu tư tối thiểu khi lãi suất (r) bằng 0, và phần còn lại là hàm số nghịch biến với lãi suất, được gọi là thiên hướng đầu tư biên (Im r), phản ánh sự thay đổi của đầu tư khi lãi suất thay đổi 1% Cụ thể, công thức tổng quát cho đầu tư là I = Ia + Im r r.
- Chi tiêu của chính phủ (G) và xuất khẩu (X) là những khoản chi tiêu tự định, tức không nhạy cảm với lãi suất và thu nhập quốc dân
Các nhân tố ảnh hưởng đến đường IS sẽ có sự dịch chuyển, và trước khi phân tích tác động của chính sách tiền tệ, tỷ giá và chính sách tài khóa, mô hình đặt ra hai quy tắc Đầu tiên, khi xem xét ảnh hưởng của một nhân tố, giả định rằng các nhân tố khác không thay đổi Thứ hai, tại mỗi mức lãi suất (r) cố định, cần xác định các nhân tố nào sẽ làm thay đổi tổng sản phẩm (Y).
Đầu tư (I) có mối quan hệ tuyến tính với lãi suất, vì vậy mỗi mức lãi suất xác định sẽ tương ứng với một mức đầu tư cố định Điều này dẫn đến việc nhân tố đầu tư không ảnh hưởng đến sự thay đổi của Y, tức là không làm dịch chuyển đường IS.
Tăng chi tiêu của chính phủ (G) là yếu tố tự định, không phụ thuộc vào lãi suất, và khi chi tiêu này tăng, thu nhập (Y) cũng tăng theo Sự gia tăng chi tiêu chính phủ dẫn đến việc dịch chuyển đường IS sang phải, do việc tăng chi tiêu làm tăng vốn và cung tiền trong nền kinh tế, từ đó thúc đẩy tăng trưởng thu nhập.
Mối quan hệ giữa FDI, tỷ giá, tăng trưởng tín dụng và xuất khẩu
2.3.1.Mối quan hệ giữa FDI và xuất khẩu
FDI và xuất khẩu có mối liên hệ chặt chẽ và có thể hỗ trợ lẫn nhau trong sự phát triển kinh tế Đầu tư trực tiếp từ các công ty nước ngoài không chỉ nâng cao sản xuất và cải tiến công nghệ mà còn tạo ra cơ hội xuất khẩu sản phẩm mới và cải thiện chất lượng sản phẩm hiện tại để đáp ứng nhu cầu thị trường quốc tế Các quốc gia thu hút FDI thường có xuất khẩu cao hơn, vì các công ty này muốn tiếp cận các thị trường mà họ sản xuất và xuất khẩu Hơn nữa, FDI còn giúp nâng cao năng lực cạnh tranh của quốc gia trên thị trường toàn cầu, từ đó thúc đẩy khả năng xuất khẩu.
Mối quan hệ giữa FDI và xuất khẩu rất chặt chẽ, khi đầu tư trực tiếp vào một quốc gia giúp tăng sản xuất, cải tiến công nghệ và phát triển sản phẩm mới, từ đó mở rộng cơ hội xuất khẩu Ngược lại, xuất khẩu cũng có thể thu hút các nhà đầu tư nước ngoài, vì họ thường tìm kiếm thị trường để sản xuất và xuất khẩu Tuy nhiên, sự phụ thuộc quá mức vào FDI để thúc đẩy xuất khẩu có thể dẫn đến rủi ro, khi quốc gia có thể bị ảnh hưởng bởi biến động toàn cầu như bất ổn chính trị hoặc thay đổi chính sách đầu tư.
Nghiên cứu của Riahi-Belkaoui và Dhifallah (2016) chỉ ra rằng FDI đã thúc đẩy xuất khẩu ở các quốc gia Arab Tương tự, Santosh và Viswanatha (2018) xác nhận FDI có ảnh hưởng tích cực đến xuất khẩu của Ấn Độ Ngoài ra, Basu và Guariglia (2019) cũng cho thấy FDI đã nâng cao khả năng xuất khẩu của các công ty Trung Quốc Tóm lại, mối quan hệ giữa FDI và xuất khẩu mang tính chất khác nhau tùy thuộc vào điều kiện và quy mô của từng quốc gia.
30 nghiên cứu, nhưng phần lớn đều cho thấy rằng FDI và xuất khẩu có mối quan hệ tương đồng và có thể tăng trưởng lẫn nhau
2.3.2.Mối quan hệ giữa tỷ giá và xuất khẩu
Tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng lớn đến xuất khẩu của một quốc gia, với mối quan hệ phức tạp và chịu tác động từ nhiều yếu tố Khi tỷ giá hối đoái giảm, đồng tiền của quốc gia sẽ trở nên rẻ hơn, khiến sản phẩm xuất khẩu hấp dẫn hơn đối với nhà nhập khẩu do giá cả giảm Ngược lại, khi tỷ giá hối đoái tăng, đồng tiền trở nên đắt hơn, làm giảm tính cạnh tranh của sản phẩm xuất khẩu vì giá cả tăng so với hàng hóa tương tự từ các quốc gia khác.
Tỷ giá hối đoái ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí sản xuất của doanh nghiệp xuất khẩu, khi đồng tiền địa phương tăng giá, doanh nghiệp phải chi trả nhiều hơn cho nguyên liệu nhập khẩu và các chi phí sản xuất khác Điều này có thể dẫn đến việc giảm lợi nhuận cho các doanh nghiệp xuất khẩu Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và xuất khẩu rất phức tạp và bị tác động bởi nhiều yếu tố, nhưng tỷ giá hối đoái thường được xem là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hoạt động xuất khẩu của quốc gia.
Nghiên cứu của Trần Anh Tuấn và cộng sự (2020) chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đáng kể đến xuất khẩu của Việt Nam từ năm 1990 đến 2017, đặc biệt đối với các sản phẩm cạnh tranh cao trên thị trường quốc tế Tương tự, nghiên cứu của Ali và cộng sự (2021) về mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và xuất khẩu của Pakistan từ năm 1980 đến 2019 cũng cho thấy tác động đáng kể của tỷ giá hối đoái, đặc biệt là trong lĩnh vực dệt may, thủy sản và các sản phẩm khác.
Nghiên cứu của Li và cộng sự (2021) chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái có ảnh hưởng đáng kể đến xuất khẩu của Trung Quốc trong giai đoạn 1990-2019, đặc biệt đối với các sản phẩm có giá trị gia tăng cao và tính cạnh tranh mạnh trên thị trường quốc tế Các nghiên cứu gần đây cũng khẳng định rằng tỷ giá hối đoái tác động lớn đến xuất khẩu của một quốc gia, nhưng mối quan hệ này còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác như chính sách kinh tế, tình hình thị trường và kinh tế toàn cầu.
2.3.3.Mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và xuất khẩu
Mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và xuất khẩu có ảnh hưởng qua lại, nhưng không phải lúc nào cũng hoàn toàn chắc chắn Tín dụng đóng vai trò quan trọng trong việc tài trợ cho các doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp xuất khẩu Khi có tín dụng, doanh nghiệp có khả năng đầu tư vào nâng cao năng lực sản xuất, cải thiện kỹ thuật và tăng cường sản lượng xuất khẩu Vì vậy, tăng trưởng tín dụng có thể thúc đẩy hoạt động xuất khẩu một cách hiệu quả.
Tăng trưởng tín dụng có thể dẫn đến nợ đọng gia tăng, gây áp lực lên ngân hàng và ảnh hưởng đến tín nhiệm quốc gia Nếu tình trạng này kéo dài, nó có thể làm tăng nợ công và ảnh hưởng xấu đến tình hình tài chính quốc gia Khi tỷ lệ nợ nước ngoài cao, nhà đầu tư nước ngoài có thể mất niềm tin và giảm đầu tư, từ đó làm suy giảm nguồn vốn cho xuất khẩu Hơn nữa, mối quan hệ giữa tăng trưởng tín dụng và xuất khẩu còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác như chính sách tài khóa, tình hình kinh tế toàn cầu và thị trường xuất khẩu.
Nghiên cứu của Ngô Xuân Đức và cộng sự (2020) chỉ ra rằng tăng trưởng tín dụng và xuất khẩu có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam Tương tự, Aliyu Alhaji Jibrilla và Mohammed Tanko Abubakar (2020) cũng đã phân tích mối quan hệ này, khẳng định rằng sự phát triển của tín dụng và xuất khẩu là yếu tố quan trọng thúc đẩy nền kinh tế.
Nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa tăng trưởng tín dụng và xuất khẩu Cụ thể, nghiên cứu của Agnieszka Głodowska và cộng sự (2020) tại Ba Lan khẳng định vai trò quan trọng của tín dụng và xuất khẩu trong quá trình phục hồi kinh tế sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 Tương tự, nghiên cứu của Mariano Tommasi và cộng sự (2019) tại Argentina cũng chỉ ra rằng tăng trưởng xuất khẩu có ảnh hưởng tích cực đến tín dụng Tuy nhiên, tác động của xuất khẩu đến tín dụng có thể phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, cần phân tích cụ thể cho từng trường hợp.
Nghiên cứu này phân tích mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái, FDI và tăng trưởng tín dụng đối với xuất khẩu, đặc biệt là xuất khẩu hàng điện tử và máy tính của Việt Nam Tác giả nhằm làm rõ ảnh hưởng của các yếu tố này đến giá trị xuất khẩu, từ đó đưa ra các hàm ý quản trị nhằm nâng cao giá trị xuất khẩu hàng điện tử và máy tính trong bối cảnh hiện tại.
Các nghiên cứu liên quan
2.4.1 Nghiên cứu về xuất khẩu và xuất khẩu hàng điện tử, máy tính
Tại Việt Nam, nghiên cứu về xuất khẩu hàng điện tử và máy tính vẫn còn hạn chế, do ngành này chỉ mới phát triển mạnh trong những năm gần đây Một số nghiên cứu điển hình đã được thực hiện trong lĩnh vực này.
Nghiên cứu của Ha (2021) sử dụng phân tích thống kê mô tả kết hợp với phân tích định tính để so sánh giá trị và tỷ trọng xuất khẩu hàng điện tử máy tính trong giai đoạn 2010-2020 Kết quả cho thấy xuất khẩu điện tử, máy tính và linh kiện sang các thị trường lớn có tốc độ tăng trưởng ấn tượng, với xuất khẩu sang Hàn Quốc tăng 60,6%, ASEAN tăng 55,5%, và Hoa Kỳ cũng tăng 60,6% Thị trường EU ghi nhận mức tăng 39,2%, đạt 1,4 tỷ USD, trong khi tổng giá trị xuất khẩu tăng 41,8%, lên 2,6 tỷ USD.
Để khuyến khích ngành điện tử phát triển nhanh và bền vững, cần xác định rõ ràng chiến lược phát triển, tập trung vào các mặt hàng có sức mạnh đột phá Việc xây dựng chiến lược tăng trưởng dài hạn và đầu tư hợp lý, cùng với các ưu đãi đầu tư, là rất quan trọng do tầm quan trọng của ngành điện tử trong nền kinh tế quốc dân Chính phủ cần hỗ trợ nghiên cứu, chế tạo và thử nghiệm sản phẩm, đồng thời thúc đẩy các hoạt động xúc tiến thương mại Ngoài ra, cần nghiên cứu xây dựng luật pháp với các quy định đặc biệt cho các mặt hàng có xuất xứ từ Việt Nam và thực hiện các giải pháp nhằm phát triển thị trường nội địa và xuất khẩu.
Ngành điện tử đóng vai trò then chốt trong nền kinh tế quốc dân, có ảnh hưởng lớn đến các lĩnh vực khác Theo nghiên cứu của Theo Liên (2022), giá trị và tỷ trọng xuất khẩu của Việt Nam sang các thị trường chính được phân tích thông qua thống kê mô tả và phân tích định tính Ngành công nghiệp điện tử không chỉ quan trọng mà còn được xem là phong vũ biểu cho sự tăng trưởng kinh tế và công nghệ của mỗi quốc gia.
Mặc dù ngành máy tính và linh kiện điện tử tại Việt Nam đã thu hút được đầu tư trực tiếp nước ngoài và đóng góp quan trọng vào xuất khẩu, nhưng vẫn còn ở giai đoạn đầu trong chuỗi sản xuất điện tử Ngành này phụ thuộc nhiều vào các doanh nghiệp FDI, trong khi sản phẩm của doanh nghiệp nội địa chưa được chuyển đổi sâu rộng và thiếu các sản phẩm xuất khẩu có hàm lượng công nghệ cao Tỷ trọng hàng chế biến và chế tạo có giá trị gia tăng cao vẫn còn thấp.
2.4.2.Nghiên cứu về các yếu tố tác động đến xuất khẩu
Nghiên cứu của Trần Trọng Đức, Bùi Thu Vân và Hồ Mai Phương (Đức và c.s.,
Năm 2021, nghiên cứu đã áp dụng mô hình trọng lực biên ngẫu nhiên để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tiềm năng xuất khẩu sản phẩm may mặc của Việt Nam đến 20 đối tác thương mại trong giai đoạn 2001-2020 Kết quả cho thấy rằng GDP của nước nhập khẩu, FDI và tỷ giá hối đoái là những yếu tố quan trọng tác động đến xuất khẩu.
Hối đoái và hiệp định thương mại tự do (FTA) đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy xuất khẩu của Việt Nam Tuy nhiên, các yếu tố như dân số của nước nhập khẩu, khoảng cách địa lý và thuế nhập khẩu lại ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động xuất khẩu Ngoài ra, những yếu tố nội tại như tự do thương mại, tự do kinh doanh, tự do đầu tư, thương mại xuyên biên giới và chất lượng cảng biển có tác động tích cực đến hiệu quả xuất khẩu của nước ta.
Trần Thị Minh Châu, Nguyễn Thị Xuân Hương và Nguyễn Thị Mai Hương (Châu và c.s., 2019) chỉ ra rằng các dự án FDI không chỉ đáp ứng nhu cầu nội địa mà còn đóng góp vào xuất khẩu một phần đáng kể nhờ vào thị trường tiêu thụ sản phẩm Ngoài ra, các nhà đầu tư nước ngoài, với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận, thường có xu hướng phát triển sản xuất theo hướng xuất khẩu để tận dụng lợi thế so sánh của quốc gia sở tại Như vậy, FDI đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy xuất khẩu cho các nước tiếp nhận đầu tư.
Nghiên cứu của Đoàn Ngọc Phúc (2004) chỉ ra rằng FDI đóng góp quan trọng vào giá trị sản lượng công nghiệp, cung cấp nguồn vốn đầu tư phát triển, tạo ra nhiều việc làm, thúc đẩy sản xuất hàng hóa và xuất khẩu, cải thiện cán cân thanh toán, đồng thời nâng cao năng lực cạnh tranh của nền kinh tế.
Trần Lan Hương (2019) cho rằng loại vốn FDI ảnh hưởng đến thương mại quốc tế tại nước sở tại, dẫn đến sự đa dạng hóa giá trị gia tăng mà quốc gia chủ nhà có thể đạt được FDI không chỉ giúp xuất khẩu các mặt hàng sản xuất từ hoạt động đầu tư nước ngoài mà còn thúc đẩy tăng trưởng xuất khẩu cho Việt Nam Do đó, nếu được khai thác hợp lý, FDI sẽ trở thành nền tảng quan trọng cho sự hội nhập sâu rộng của Việt Nam vào chuỗi cung ứng toàn cầu.
Nghiên cứu của Waisako & Nakata (2020) chỉ ra rằng sự biến động của tỷ giá hối đoái Yên Nhật có ảnh hưởng lớn đến xuất khẩu của Nhật Bản Bằng cách áp dụng mô hình VAR, các tác giả đã xác định được mối quan hệ giữa tỷ giá và hoạt động xuất khẩu trong nước.
35 cho thấy, biến động tỷ giá ảnh hưởng đáng kể tới những thay đổi xuất khẩu trong thời kỳ những năm 1980 tại Nhật Bản
Theo Phạm Thu Thuỷ (2010), tỷ giá hối đoái là một chủ đề nóng trong mọi nền kinh tế, đặc biệt trong bối cảnh phát triển kinh tế quốc gia và mở rộng quan hệ kinh tế quốc tế Tỷ giá hối đoái ngày nay đóng vai trò quan trọng hơn bao giờ hết, ảnh hưởng trực tiếp đến cán cân thanh toán của các quốc gia, đặc biệt là cán cân thương mại và xuất khẩu.
Nghiên cứu của Paudel & Burke (2015) đã phân tích tác động của chính sách tỷ giá tại Nepal đối với hiệu suất xuất khẩu trong giai đoạn 1980-2010 Sử dụng mô hình trọng lực, kết quả cho thấy sự gia tăng tỷ giá hối đoái thực sự đã có ảnh hưởng tiêu cực đến xuất khẩu trong nước.
Nghiên cứu của Nouira và cộng sự (2011) đã phân tích dữ liệu từ 52 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn 1991-2005 Kết quả cho thấy nhiều quốc gia này thường áp dụng biện pháp định giá thấp đồng nội tệ nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh cho hàng hóa của họ.
Nguyễn Thị Thúy Vinh và Trịnh Thị Thùy Dương (2019) đã nghiên cứu tác động của các cú sốc tỷ giá đến xuất khẩu của Việt Nam, dựa trên dữ liệu từ quý 1 năm 2000 Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa biến động tỷ giá và hiệu suất xuất khẩu, giúp hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế đối với thương mại quốc tế của Việt Nam.
Các nghiên cứu về kinh tế có sử dụng mô hình VAR
Camen (2006) trong báo cáo "Chính sách tiền tệ tại Việt Nam: Trường hợp của một quốc gia chuyển tiếp" đã áp dụng mô hình VAR cơ bản với tám biến kinh tế, bao gồm tỷ giá VND/USD, CPI, cung tiền M2, tín dụng, lãi suất cho vay, giá xăng, giá gạo và cung tiền M3 của Mỹ, để nghiên cứu lạm phát trong giai đoạn 1996 – 2005 Kết quả nghiên cứu cho thấy tín dụng là yếu tố chính ảnh hưởng đến lạm phát trong khoảng thời gian 24 tháng.
Hệ thống nghiên cứu cho thấy biến tín dụng giải thích 18% tỷ lệ lạm phát, trong khi lãi suất cho vay không có ý nghĩa thống kê Các yếu tố như giá xăng, giá gạo và sự thay đổi tỷ giá cũng đóng vai trò quan trọng trong sự biến động của lạm phát Thêm vào đó, cung tiền M3 của Mỹ cũng cho thấy mối liên hệ thống kê cao với lạm phát.
Phạm Thị Tuyết Trinh (2015) đã nghiên cứu tác động của việc xây dựng dự trữ ngoại hối đối với lạm phát ở Việt Nam từ năm 2000Q1 đến 2014Q2 bằng mô hình vector tự động hồi quy (VAR) Kết quả cho thấy sự gia tăng dự trữ ngoại hối dẫn đến lạm phát tăng trong quý thứ ba và đạt mức cân bằng mới 1,1% vào quý thứ bảy Tuy nhiên, phản ứng phân rã phương sai chỉ ra rằng việc tích lũy dự trữ ngoại hối không phải là nguyên nhân chính gây ra lạm phát Kết quả này cũng cho thấy biện pháp can thiệp trung hòa thông qua việc mua ngoại tệ của Ngân hàng Nhà nước không mang lại hiệu quả như mong đợi đối với lạm phát và cung tiền.
Sử Đình Thành và Bùi Thị Mai Hoài (2019) đã áp dụng kiểm định nhân quả Granger trong mô hình tự hồi quy (VAR) để nghiên cứu mối quan hệ giữa thâm hụt cán cân vãng lai và thâm hụt ngân sách tại Việt Nam Mô hình này bao gồm các biến như lãi suất (R), tỷ giá hối đoái (E) và tổng sản phẩm quốc nội (Y) nhằm giải thích rõ ràng hơn về mối liên hệ giữa các thâm hụt này.
Nghiên cứu của Dương Bá Vũ Thi, Trần Đức Trí, Huỳnh Anh Thuận và Trần Đức Trí (2014) phân tích mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách, tăng trưởng kinh tế và lạm phát tại Việt Nam trong giai đoạn 1990-2012 Sử dụng mô hình VAR, kiểm định nhân quả Granger, hàm phản ứng xung (IRF) và phân tích phương sai, nghiên cứu cho thấy có sự liên hệ thống kê rõ ràng giữa các biến này, với thâm hụt ngân sách (BD) có tác động lớn nhất đến lạm phát (INF) và tăng trưởng kinh tế (GDP) Dựa trên những phát hiện này, bài báo đề xuất các chính sách nhằm giảm lạm phát tại Việt Nam thông qua việc kiểm soát thâm hụt ngân sách.
Nghiên cứu của Sử Đình Thành (2019) phân tích mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và phát triển kinh tế Mô hình nghiên cứu sử dụng hàm sản xuất tổng hợp, trong đó chi tiêu chính phủ được phân chia thành hai yếu tố chính: chi tiêu từ nguồn thu ngân sách chính phủ.
Nghiên cứu sử dụng nguồn vốn ODA nhằm xem xét hiệu quả tài chính công, thương mại, đầu tư tư nhân và lao động như các biến kiểm soát Dữ liệu từ năm 1990 đến 2010 được phân tích qua kiểm định nhân quả Granger trong mô hình VAR đa biến Kết quả cho thấy chi tiêu công có mối quan hệ nhân quả với tăng trưởng kinh tế, nhưng không ngược lại Đặc biệt, chi tiêu của chính phủ không liên quan đến đầu tư tư nhân Dựa trên những phát hiện này, báo cáo đề xuất cải thiện chính sách chi tiêu công tại Việt Nam.
Trầm Thị Xuân Hương, Võ Xuân Vinh và Nguyễn Phúc Cảnh (Hương và c.s.,
Nghiên cứu năm 2014 đã phân tích các kênh truyền dẫn liên quan đến tác động của chính sách tiền tệ lên nền kinh tế, bao gồm lãi suất, tỷ giá hối đoái, giá tài sản và tín dụng Để kiểm tra khả năng truyền tải và hiệu quả của chính sách tiền tệ, nhóm tác giả đã đề xuất một mô hình nghiên cứu phù hợp Các biến vĩ mô trong hệ thống có sự ảnh hưởng lẫn nhau, do đó các mô hình đánh giá biến vi mô có thể không phản ánh đầy đủ sự tương tác giữa chúng Tác giả đã áp dụng phương pháp tổng hợp lý thuyết để nghiên cứu các mô hình thực nghiệm về truyền tải chính sách tiền tệ Kết quả cho thấy mô hình SVAR và VAR là những công cụ phù hợp nhất để nghiên cứu các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ.
Nghiên cứu của Vũ Sĩ Cường (2019) chỉ ra rằng lạm phát thường được phân tích qua chính sách tiền tệ, nhưng gần đây, chính sách tài khóa, đặc biệt là thâm hụt ngân sách, đã trở thành động lực chính của lạm phát Bài viết này xem xét mối quan hệ giữa chính sách tài khóa, chính sách tiền tệ và lạm phát tại Việt Nam, sử dụng mô hình vectơ-phạm vi (VAR) để trình bày lý thuyết và kiểm định thực tiễn Kết quả nghiên cứu cho thấy chính sách tài khóa, cùng với các yếu tố tiền tệ, có ảnh hưởng đáng kể đến lạm phát tại Việt Nam do thâm hụt ngân sách gia tăng trong thời gian gần đây.
Nghiên cứu của Nguyễn Văn Chiến và Đỗ Thị Tuyết (2020) nhằm xem xét tác động của đầu tư nước ngoài, nhập khẩu và cú sốc tỷ giá hối đoái thực đối với hoạt động xuất khẩu ở Việt Nam trong giai đoạn 2009 – 2018 Sử dụng dữ liệu từ Tổng cục Thống kê và các nguồn khác, nghiên cứu áp dụng phép thử Augmented Dickey–Fuller và mô hình sửa lỗi vectơ Kết quả cho thấy nhập khẩu cao hơn làm tăng hiệu suất xuất khẩu trong ngắn hạn, nhưng không có tác động đáng kể trong dài hạn Ngoài ra, khi vốn đầu tư nước ngoài tăng, hiệu quả xuất khẩu giảm cả ngắn hạn và dài hạn Biến động tỷ giá hối đoái ảnh hưởng đến ngoại thương trong dài hạn, nhưng không trong ngắn hạn Cuối cùng, hoạt động xuất khẩu của Việt Nam đạt mức cân bằng dài hạn khoảng 6,3% nhờ vào sự kết hợp của nhập khẩu, đầu tư nước ngoài và biến động tỷ giá hối đoái thực.
Nghiên cứu của Mable & Shynet (2021) đã phân tích ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái đối với xuất khẩu của Zimbabwe, sử dụng kỹ thuật Bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS) để xem xét tác động này trong bối cảnh đa tiền tệ Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của tỷ giá hối đoái trong việc xây dựng và thực hiện chính sách xuất khẩu Kết quả từ dữ liệu thứ cấp của ZIMSTAT và Ngân hàng Thế giới cho thấy tỷ giá hối đoái của Nam Phi (SAEXRT) có ý nghĩa yếu ở mức 10%, trong khi cung tiền rộng rãi của Nam Phi (SAM2) có ý nghĩa ở mức 5% và nhập khẩu (DDIMP) có ảnh hưởng quan trọng đối với tăng trưởng xuất khẩu của Zimbabwe ở mức 1% Nghiên cứu chỉ ra rằng để tăng cường xuất khẩu, cần có những chính sách phù hợp từ các nhà hoạch định chính sách.
Chính sách chuyển hướng từ việc chú trọng vào đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) sang việc tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) đang được áp dụng, vì thực nghiệm cho thấy FDI không có tác động đáng kể đến GDP Hợp tác thương mại giữa Nam Phi và Zimbabwe có thể thúc đẩy xuất khẩu của Zimbabwe nhờ vào sự hỗ trợ từ nguồn cung tiền rộng rãi của Nam Phi.
Bảng 2.1 Tổng hợp các nghiên cứu trước
Tác giả Tên nghiên cứu Tên biến Nguồn trích dẫn
1 Tổng cục thống kê Điện tử, máy tính và linh kiện vững vàng ở vị trí số 2 trong nhóm các mặt hàng xuất khẩu chủ lực của Việt Nam
Xuất khẩu; hoạt động xúc tiến thương mại
Xuất khẩu máy tính, điện tử và linh kiện: Thực trạng và giải pháp
Xuất khẩu, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài
Tiềm năng xuất khẩu sản phẩm may mặc của Việt Nam
Xuất khẩu đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy GDP và thu hút FDI, trong khi tỷ giá hối đoái ổn định góp phần vào sự phát triển kinh tế Hiệp định thương mại tự do tạo điều kiện thuận lợi cho thương mại xuyên biên giới, giúp giảm thuế nhập khẩu và khuyến khích tự do kinh doanh, tự do đầu tư Bên cạnh đó, dân số và khoảng cách địa lý cũng ảnh hưởng đến hoạt động xuất nhập khẩu, trong khi chất lượng cảng biển là yếu tố then chốt để nâng cao hiệu quả logistics và kết nối thị trường.
Văn Chiến và Đỗ Thị
Tác động của cú sốc tỷ giá hối đoái, FDI đối với hoạt động xuất, nhập khẩu
Xuất khẩu, GDI, tỷ giá hối đoái
Giải pháp tăng cường quy mô vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) vào lĩnh vực nông nghiệp ở Việt Nam
Xuất khẩu, FDI (Châu và c.s., 2019)
Phúc Đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam–Thực trạng, những vấn đề đặt ra và triển vọng
Vai trò của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) trong việc cải thiện vị thế của Việt Nam trong chuỗi giá trị toàn cầu
Tác động của cú sốc tỷ giá hối đoái đối với xuất khẩu của Nhật Bản: Nghiên cứu định lượng bằng mô hình cấu trúc VAR
Xuất khẩu, tỷ giá hối đoái
Thuỷ Ảnh hưởng của tỉ giá hối đoái đến xuất khẩu hàng hoá của các doanh nghiệp tỉnh Vĩnh Phúc
Xuất khẩu, tỷ giá hối đoái
Chính sách tỷ giá hối đoái và hoạt động xuất khẩu ở một nước đang phát triển không giáp biển: Trường hợp của Nepal
Xuất khẩu, tỷ giá hối đoái
11 Nouira và cộng sự Định giá thấp tỷ giá hối đoái và xuất khẩu hàng công nghiệp: Một chiến lược có cân nhắc?
Xuất khẩu, tỷ giá hối đoái
Tác động của biến động tỷ giá hối đoái đến xuất khẩu ở Việt Nam: Phương pháp kiểm định đường bao
Xuất khẩu, tỷ giá hối đoái
2019) Đa dạng hóa tín dụng trong nước và xuất khẩu: Châu Phi từ góc nhìn toàn cầu
Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2002
Khoảng trống nghiên cứu
Sau khi tổng hợp các nghiên cứu trước đây ở mục 2.4 và 2.5, có thể thấy rằng đã có nhiều nghiên cứu tập trung vào các hiệp định thương mại tự do và đánh giá tác động của chúng đối với hoạt động xuất khẩu của Việt Nam Các hiệp định thương mại này đã
Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái, FDI và tăng trưởng tín dụng đối với xuất khẩu hàng điện tử và máy tính của Việt Nam, một ngành có vai trò quan trọng trong kim ngạch xuất khẩu quốc gia Mặc dù có nhiều nghiên cứu trước đây, nhưng chúng thường thiếu tính cập nhật và chưa hoàn toàn đáp ứng được yêu cầu thực tiễn Do đó, nhóm tác giả quyết định thực hiện nghiên cứu này nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc và mới mẻ về tác động của các yếu tố kinh tế đến xuất khẩu trong bối cảnh hiện tại.
Các hiệp định tự do thương mại đã tạo ra những chuyển biến tích cực cho nền kinh tế Việt Nam, cải thiện mối quan hệ thương mại với các quốc gia trong khu vực và toàn cầu Tuy nhiên, quá trình thực thi vẫn gặp nhiều khó khăn, dẫn đến hiệu quả xuất khẩu vẫn chưa đạt mức cao Đặc biệt, doanh nghiệp Việt Nam, nhất là các doanh nghiệp vừa và nhỏ, đang phải đối mặt với thách thức trong việc xuất khẩu mặt hàng điện tử Nghiên cứu này nhằm đề xuất các giải pháp để nâng cao hiệu suất và tỷ trọng xuất khẩu mặt hàng điện tử của Việt Nam Đồng thời, các yếu tố như tỷ giá hối đoái, đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và tăng trưởng tín dụng cũng cần được xem xét để cải thiện xuất khẩu mặt hàng này.
Nghiên cứu này kết hợp phương pháp định tính và dữ liệu cập nhật để đánh giá ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái, FDI và tăng trưởng tín dụng đến xuất khẩu hàng điện tử, máy tính của Việt Nam Dựa trên kết quả, nhóm tác giả sẽ đề xuất các giải pháp nhằm thúc đẩy xuất khẩu mặt hàng điện tử trong bối cảnh hoàn thành các cam kết thuế quan Mặc dù có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước về cơ cấu kinh tế và xuất khẩu hàng hóa, chủ yếu tập trung vào tác động của FDI, tỷ giá và tín dụng, nhưng vẫn thiếu nghiên cứu cụ thể về các yếu tố này trong lĩnh vực xuất khẩu hàng điện tử.
FDI, tỷ giá và tín dụng đều có ảnh hưởng đáng kể đến xuất khẩu hàng điện tử và máy tính của Việt Nam Tuy nhiên, hiện tại chưa có một đánh giá toàn diện nào về các yếu tố tác động đến giá trị xuất khẩu trong lĩnh vực này.
Với khoảng trống trong các nghiên cứu, luận văn sẽ có những nghiên cứu sâu hơn để khắc phục khoảng trống đã nêu
Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến xuất khẩu và các yếu tố kinh tế vĩ mô như tỷ giá hối đoái, đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), tín dụng và tăng trưởng tín dụng, cùng với giá trị xuất khẩu Các lý thuyết liên quan bao gồm lý thuyết bộ ba bất khả thi, mô hình Mundell-Fleming, và nghiên cứu về xuất khẩu hàng điện tử và máy tính Ngoài ra, chương này cũng đề cập đến các yếu tố ảnh hưởng đến xuất khẩu và các nghiên cứu kinh tế áp dụng mô hình VAR Tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu, và chương 2 sẽ là nền tảng cho các phân tích tiếp theo trong các chương sau.
PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của tỷ giá hối đoái, đầu tư trực tiếp nước ngoài và các biến số kinh tế vĩ mô khác thường áp dụng phương pháp phân tích và mô hình kinh tế định lượng, đặc biệt là mô hình hồi quy chuỗi thời gian Mô hình này được ưa chuộng vì nó tích hợp nhiều chức năng như phân tích phương sai và hàm phản ứng xung, giúp kiểm tra ảnh hưởng của biến động tỷ giá đến các yếu tố kinh tế vĩ mô một cách hiệu quả.
Để ước lượng các mô hình, cần đảm bảo rằng các phương trình trong hệ được định dạng chính xác, trong đó một số biến được coi là nội sinh (biến ngẫu nhiên) và một số khác là ngoại sinh (đã xác định trước) Việc định dạng này thường dựa trên giả thiết rằng một số biến chỉ xuất hiện trong một số phương trình nhất định, tuy nhiên, quyết định này thường mang tính chủ quan và đã bị Christopher Sims chỉ trích.
Albert Christopher Sims, nhà khoa học kinh tế người Mỹ, đã nhận giải Nobel Kinh tế năm 2011 cùng Thomas J Sargent nhờ nghiên cứu về mô hình VAR Ông cho rằng khi có sự đồng thời giữa các biến, tất cả cần được xem xét trên cùng một cơ sở, nghĩa là các biến phải có vai trò như nhau, không phân biệt giữa biến nội sinh và ngoại sinh Dựa trên quan điểm này, Sims đã xây dựng mô hình VAR với hai chuỗi thời gian Xt và Yt, trong đó mô hình tổng quát với hai biến này được phát triển để phân tích mối quan hệ giữa chúng.
Trong đó : e là sai số ngẫu nhiên (phần dư) n là độ trễ của các biến
Mô hình VAR (mô hình tự hồi quy véc tơ) sử dụng giá trị trễ của biến phụ thuộc và cho phép phân tích nhiều biến cùng lúc Được phát triển bởi Sims, VAR đã trở thành công cụ phổ biến trong việc phân tích mối quan hệ giữa các biến số trong kinh tế và tài chính, đặc biệt là trong việc đánh giá ảnh hưởng của các biến số kinh tế vĩ mô, từ đó hỗ trợ việc đưa ra các giải pháp chính sách kinh tế hiệu quả.
Trong kinh tế học, sự phụ thuộc của một biến Y vào một hoặc nhiều biến khác
X hiếm khi xảy ra đồng thời, nhưng sau một thời gian, Y thường có mối tương quan với X, và khoảng thời gian này được gọi là độ trễ Mô hình tự động hồi quy vectơ (VAR) kết hợp hai mô hình tự động hồi quy một chiều (AR) với các phương trình đồng thời (SES) Trong VAR, tất cả các biến đều là nội sinh, và mỗi phương trình của từng biến nội sinh được giải thích bởi các biến khác trong hệ thống cũng như biến trễ của chính nó.
Mô hình VAR thường được áp dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô trong chuỗi thời gian dừng, với sự tương tác giữa các biến và tác động có độ trễ thời gian Cách tiếp cận này giúp đánh giá chính xác mối liên hệ mà không phụ thuộc vào tính nội sinh của các biến.
Trong mô hình kinh tế, các biến kinh tế vĩ mô thường là nội sinh, tức là chúng tương tác và ảnh hưởng lẫn nhau Điều này có thể làm giảm độ tin cậy của các kết quả hồi quy khi sử dụng các kỹ thuật ước lượng hồi quy một phương trình, một chiều.
Mô hình VAR là công cụ phân tích kinh tế lượng quan trọng với nhiều ứng dụng, đặc biệt trong nghiên cứu kinh tế vĩ mô Primiceri (2005) đã giới thiệu mô hình VAR với sự biến động ngẫu nhiên, nhấn mạnh những ưu điểm nổi bật của nó trong việc phân tích dữ liệu kinh tế.
Mô hình VAR trong hồi quy không phân biệt giữa các biến nội sinh và ngoại sinh, coi tất cả các biến là nội sinh, do đó, độ tin cậy của mô hình không bị ảnh hưởng bởi các biến nội sinh.
Mô hình VAR, hay mô hình vector tự hồi quy, được định nghĩa khi giá trị của một biến được diễn tả như một hàm tuyến tính của giá trị trước đó và các biến khác trong mô hình Mô hình này có thể được ước lượng thông qua phương pháp OLS, mà không cần áp dụng các kỹ thuật phức tạp hơn như bình phương nhỏ nhất hai giai đoạn (2SLS) hay hồi quy không có liên kết rõ ràng (SURE).
Mô hình VAR tích hợp các phương pháp đo lường hiệu quả như hàm đẩy và phân rã phương sai, giúp giải thích phản ứng của biến phụ thuộc trước các cú sốc trong hệ phương trình Đặc biệt, VAR không đòi hỏi tập dữ liệu lớn, nên rất phù hợp cho các nền kinh tế đang phát triển.
Khi sử dụng mô hình VAR, cần lưu ý rằng lượng dữ liệu hạn chế có thể làm thay đổi độ trễ tối ưu của mô hình Ngoài ra, sự khác biệt trong giả định và diễn giải của các nhà nghiên cứu về cùng một dữ liệu và thời gian nghiên cứu cũng có thể dẫn đến kết quả nghiên cứu không đồng nhất Trong quá trình nghiên cứu, tác giả thực hiện từng bước để ước lượng mô hình, áp dụng các bước kỹ thuật cần thiết cho phân tích định lượng VAR.
Để kiểm định tính dừng của các chuỗi số, chúng ta sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) thông qua phương pháp Augmented Dickey-Fuller Nếu phát hiện các chuỗi số không dừng, cần thực hiện lấy sai phân cho đến khi các chuỗi số đạt được tính dừng.
Thứ hai, xác định độ trễ tối ưu của các biến trong mô hình VAR bằng chỉ tiêu
Thứ ba, chạy mô hình VAR với các độ trễ đã được xác định để kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình
Thứ tư, kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các biến bằng kiểm định Wald
Bài kiểm tra Granger giúp xác định mối quan hệ giữa các biến Nếu phát hiện mối quan hệ không có ý nghĩa thống kê, tác giả sẽ loại bỏ biến phụ thuộc và thực hiện hồi quy lại để có kết quả chính xác hơn.
Thứ năm: kiểm định tính nhiễu trắng của phần dư: tác giả sử dụng phương pháp Portmanteau Tests
Vào thứ Sáu, việc kiểm tra độ ổn định của mô hình là rất quan trọng Kiểm tra gốc AR (AR Root Test) được áp dụng để xác định tính ổn định của mô hình VAR Nếu tất cả các giá trị gốc AR đều nhỏ hơn một và nằm trong vòng tròn đơn vị, điều này cho thấy mô hình VAR là ổn định.
Mô tả các biến của mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu này xem xét bốn biến số chính: xuất khẩu thiết bị điện tử máy tính, tăng trưởng tín dụng, đầu tư trực tiếp nước ngoài và tỷ giá hối đoái Mặc dù có thể cần thêm nhiều biến khác, nhưng mô hình hiện tại yêu cầu đủ dữ liệu quan sát và sẵn có Việc thêm biến vào hệ thống hồi quy trong thời gian ngắn có thể làm giảm hiệu quả của mô hình Ba biến trong nước được chọn trong nghiên cứu đủ để phản ánh các điều kiện thị trường hiện tại.
- Giá trị xuất khẩu hàng điện tử, máy tính (DTMT) của Việt Nam được thu thập từ Tổng cục thống kê Việt Nam
- Nguồn vốn FDI (giá trị giải ngân vốn FDI) được thu thập từ Tổng cục thống kê Việt Nam
- Tăng trưởng tín dụng (TD) được thu thập từ Ngân hàng Nhà nước
Tỷ giá hối đoái (TG) được xác định dựa trên giá trị trung bình tháng của USD so với VND, với đơn vị tính là Đồng.
Bảng 3.1: Nguồn của các biến số sử dụng trong mô hình
Biến số Ký hiệu Nguồn số liệu
Giá trị xuất khẩu hàng điện tử, máy tính
Tổng cục thống kê Việt Nam
Nguồn vốn FDI (giá trị giải ngân vốn FDI)
Tăng trưởng tín dụng TD được tính bằng Ln(TD) Ngân hàng nhà nước
Tỷ giá hối đoái TG
Tỷ giá thực tính theo tỷ số giữa tỷ giá năm cần tính và tỷ giá năm gốc (tỷ giá quý I – 2000), lấy log
Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2022
Bảng 3.2: Thống kê mô tả các biến số sử dụng trong mô hình
Tên biến DTMT FDI TD TG
Nhỏ nhất 0.1470 0.0400 1.4129 17.4805 Độ lệch chuẩn 1.2748 0.5068 2.5175 1.6122
Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2022
Phương sai cao của các biến DTMT, IDE, TG, TTTD cho thấy chúng không tuân theo phân phối chuẩn Nghiên cứu này đã chuyển đổi các biến này sang logarit tự nhiên, giúp chúng có phân phối gần giống như phân phối chuẩn, phù hợp với yêu cầu dữ liệu đầu vào của mô hình Bên cạnh đó, do các biến thường chịu tác động của yếu tố mùa vụ khi đo lường theo quý, nghiên cứu đã tách biệt ảnh hưởng của yếu tố này khỏi chuỗi dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ phù hợp.
Dữ liệu nghiên cứu của mô hình
Nghiên cứu sử dụng dữ chuỗi thời gian theo tháng trong khoảng thời gian từ
Từ năm 2009 đến 2021, các thành phần kinh tế quan trọng của Việt Nam bao gồm giá trị xuất khẩu hàng điện tử và máy tính (tính bằng tỷ Đồng), giá trị giải ngân vốn FDI (tính bằng USD), tín dụng theo tháng (MoM) (tính bằng tỷ Đồng), và tỷ giá bình quân tháng của USD/VND (tính bằng Đồng).
Lựa chọn mô hình nghiên cứu
Sau khi thực hiện các thử nghiệm, đặc biệt là kiểm tra tính ổn định của chuỗi thời gian, mô hình hồi quy sẽ được đánh giá và lựa chọn Do các chuỗi thời gian không đạt yêu cầu về tính dừng, mô hình hồi quy ARDL không thể áp dụng Vì vậy, các chuỗi thời gian đã được biến đổi thành dạng dừng thông qua việc lấy sai phân ở bậc cao hơn.
Kết quả cho thấy chuỗi dữ liệu không ổn định ở cùng mức bậc liên kết, do đó mô hình sẽ được áp dụng để kiểm tra ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái, FDI và tăng trưởng tín dụng đến xuất khẩu điện tử và máy tính của Việt Nam Các biến DTMT, FDI, TD và TG sẽ được phân tích thông qua mô hình VAR.
Hình 3.1: Lựa chọn phương pháp nghiên cứu
Nguồn: tác giả tổng hợp, 2022
Phương pháp xử lý dữ liệu
Sử dụng phần mềm EVIEWS10, nghiên cứu định lượng được áp dụng để ước tính và kiểm tra mô hình, nhằm phát triển hàm xác định mối liên hệ giữa các biến tăng trưởng của xuất khẩu điện tử và máy tính tại Việt Nam.
Trong phân tích hồi quy với số liệu chuỗi thời gian, mô hình phân phối trễ là loại mô hình bao gồm cả giá trị hiện tại và các giá trị trễ của các biến Mô hình tự hồi quy, một phần của phân tích này, sử dụng một hoặc nhiều giá trị trễ của biến phụ thuộc để giải thích các biến.
Phương pháp ước lượng mô hình VAR
- Xét tính dừng của các biến trong mô hình Nếu chưa dừng thì sử dụng kỹ thuật lấy sai phân để đưa về các chuỗi dừng
- Lựa chọn độ trễ phù hợp
Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, cần kiểm tra độ trễ phù hợp bằng cách kiểm định tính dừng của phần dư Nếu phần dư của mô hình là dừng, điều này cho thấy mô hình phù hợp với chuỗi thời gian; ngược lại, nếu phần dư không dừng, mô hình không đáp ứng yêu cầu.
- So sánh các mô hình và lựa chọn mô hình phù hợp nhất
Hàm phản ứng xung (Impulse Response Function – IRF)
Do các hệ số trong mô hình VAR thường khó giải thích, người dùng thường ước lượng hàm phản ứng đẩy (IRF) để phát hiện phản ứng của biến phụ thuộc đối với các cú sốc trong sai số Cụ thể, khi u1 trong phương trình Y tăng lên một độ lệch chuẩn, nó sẽ ảnh hưởng đến Y trong hiện tại và tương lai, đồng thời tác động đến X do Y xuất hiện trong hồi quy của X Tương tự, cú sốc từ u2 trong phương trình X cũng sẽ ảnh hưởng đến X IRF giúp phát hiện tác động của những cú sốc này trong một vài thời gian tương lai Mặc dù có nhiều nghi ngờ về giá trị của phân tích IRF, nó vẫn là trọng tâm trong phân tích VAR.
Kiểm định quan hệ nhân quả
Granger khẳng định mối quan hệ nhân quả của khả năng dự đoán trước rằng
X được xem là nguyên nhân của Y khi việc dự đoán Y trở nên chính xác hơn nhờ vào việc sử dụng các thông tin đã biết trong mô hình để tính toán biến số Y.
Y là biến phụ thuộc, trong khi Xi đại diện cho các biến độc lập Các tham số ai, bj, ci, dj cần được ước lượng, với n và m là độ dài của các biến giải thích Đồng thời, u1 và u2 là các sai số ngẫu nhiên, thể hiện các nhiễu trắng Có bốn trường hợp có thể xảy ra trong mô hình này.
- Mối quan hệ nhân quả một chiều từ X sang Y được chỉ ra nếu:
- Mối quan hệ nhân quả một chiều từ Y sang X cũng được chỉ ra nếu:
- Quan hệ nhân quả hai chiều giữa X và Y được chỉ ra nếu
- Không tồn tại mối quan hệ nhân quả giữa X và Y sẽ được chỉ ra nếu:
Kiểm định nhân quả Granger đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm nhằm điều tra mối quan hệ nhân quả giữa các biến kinh tế khác nhau Điều kiện của kiểm định này là cần xác định xem một biến có thể dự đoán được biến khác hay không.
- Các biến phải là các chuỗi dừng hoặc các biến đồng liên kết (không có hiện tượng tự tương quan giả)
- Kiểm định Granger rất nhạy cảm với việc lựa chọn độ trễ của các biến Vì vậy việc lựa chọn độ trễ phải thật chính xác
Phân rã phương sai (Variance Decomposition)
Phân rã phương sai là một phương pháp thay thế cho phản ứng đẩy, giúp cung cấp cái nhìn tổng quan về cấu trúc động của mô hình VAR Khác với hàm phản ứng đẩy, mục tiêu của phân rã phương sai là đạt được sự rõ ràng trong khả năng dự báo Ngay cả khi mô hình hoàn hảo, vẫn tồn tại sự mơ hồ trong việc ước lượng các giá trị yi,t do các sai số liên quan không chắc chắn.
Sự tương tác giữa các phương trình dẫn đến việc không chắc chắn được lan truyền đến tất cả các phương trình Mục tiêu của việc phân rã là giảm thiểu sự không chắc chắn này xuống mức phương sai của sai số trong tất cả các phương trình (Hamilton, 1994; Blanchard và Johnson, 2013).
Trong chương 3, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên các nghiên cứu trước đó Chương này mô tả các biến trong mô hình, dữ liệu nghiên cứu và lựa chọn mô hình phù hợp Tác giả cũng trình bày chi tiết về phương pháp xử lý dữ liệu, tạo cơ sở cho việc phân tích trong chương 4.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Tổng quan về tình hình xuất khẩu hàng điện tử máy tính, giá trị giải ngân vốn FDI, tỷ giá hối đoái và tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam giai đoạn 2009-
4.1.1.Giá trị xuất khẩu hàng điện tử, máy tính
Theo Tổng cục Thống kê Việt Nam, giá trị xuất khẩu hàng điện tử và máy tính của Việt Nam đã tăng trưởng mạnh mẽ qua các năm Cụ thể, năm 2000, giá trị xuất khẩu chỉ đạt 788,6 triệu USD, nhưng đã vươn lên 3,6 tỷ USD vào năm 2010 Đến năm 2020, con số này đạt 44,6 tỷ USD, và tiếp tục tăng lên 50,82 tỷ USD vào năm 2021.
Hình 4.1: Giá trị xuất khẩu hàng điện tử, máy tính của Việt Nam (2009 – 2021)
Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam
Hình 4.2 cho thấy, điện tử và máy tính là mặt hàng chiếm tỷ trọng lớn trong tổng kim ngạch xuất khẩu trong cả nước ngày càng lớn
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Tổng kim ngạch XK (tỷ USD) 72.2 96.9 114.5 132 150.2 162 176.6 215.1 143.7 264.3 282.7 336.3
Kim ngạch XK Điện tử, máy tính ( tỷ USD) 3.6 4.7 7.8 10.6 11.4 15.6 19 26.3 29.6 36.3 44.6 50.82
Hình 4.2: Tỷ trọng khẩu phân hàng điện tử, máy tính của Việt Nam (2004 –
Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam
Theo Tổng cục Thống kê, xuất khẩu điện tử, máy tính và linh kiện của Việt Nam đã có sự tăng trưởng đáng kể từ năm 2004, khi chỉ chiếm 4,07% tổng kim ngạch xuất khẩu, lên 9,69% vào năm 2015 và duy trì trên 10% trong giai đoạn 2016 - 2021 Cụ thể, tỷ trọng xuất khẩu trong các năm 2016, 2017, 2018, 2019, 2020 và 2021 lần lượt là 10,73%, 11,81%, 12,08%, 13,37%, 15,72% và 15,10% Đặc biệt, trong năm 2021, xuất khẩu điện tử, máy tính đã đứng thứ 2 trong 8 nhóm hàng có kim ngạch xuất khẩu trên 10 tỷ USD của Việt Nam.
Thị trường xuất khẩu hàng điện tử máy tính của Việt Nam chủ yếu bao gồm: Trung Quốc chiếm 28%, Nhật Bản 10%, Hàn Quốc 9%, và các thị trường khác chiếm 53%.
Hình 4.3: Cơ cấu thị trường xuất khẩu hàng điện tử, máy tính của Việt Nam
Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam
Ngành công nghiệp điện tử Việt Nam, mặc dù là một lĩnh vực thu hút FDI mạnh mẽ với thành tựu đáng kể trong xuất khẩu đến 100 thị trường toàn cầu, chủ yếu là Hàn Quốc, Trung Quốc, ASEAN, Mỹ, Nhật Bản và một số quốc gia EU như Đức, Hà Lan, Ba Lan, Phần Lan và Cộng hòa Séc, vẫn đang ở giai đoạn đầu trong chuỗi sản xuất Ngành này vẫn phụ thuộc nhiều vào các doanh nghiệp FDI và sản phẩm xuất khẩu chưa tạo ra giá trị gia tăng cao, thiếu tỷ trọng chất xám, chế biến chế tạo và công nghệ cao.
4.1.2.Giá trị giải ngân vốn FDI
Theo Tổng cục Thống kê Việt Nam, giá trị giải ngân vốn FDI từ năm 2010 đến 2021 đã liên tục tăng, từ 11 tỷ USD năm 2010 lên 19,74 tỷ USD năm 2021 Tuy nhiên, tỷ lệ vốn FDI so với tổng vốn đầu tư toàn xã hội đã giảm từ 20,5% vào năm 2010 xuống còn 15,8% năm 2021 Mặc dù vậy, vốn FDI vào Việt Nam trong giai đoạn này vẫn tăng trưởng trung bình khoảng 7% mỗi năm Đặc biệt, trong hai năm 2020 và 2021, tỷ lệ FDI đầu tư vào Việt Nam giảm lần lượt 1% và 7% so với năm trước.
Hình 4.4: Giá trị giải ngân vốn FDI Việt Nam (2009 – 2021)
Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam 4.1.3.Tỷ giá hối đoái
Tỷ giá hối đoái của Việt Nam trong giai đoạn 2015-2021 cho thấy sự ổn định, với tỷ giá VND/USD từ 21.267 đồng/1 USD vào năm 2015 tăng lên 22.825 đồng/1 USD vào năm 2021 Mặc dù có sự tăng nhẹ vào năm 2020, tỷ giá đã giảm vào năm 2021 Trung bình trong giai đoạn này, tỷ giá chỉ tăng khoảng 1,2% mỗi năm.
Nếu tính theo tỷ giá thương mại hàng hóa của Tổng cục Thống kê Việt Nam (Firmani, 2022), thì tỷ giá trung bình tăng khoảng 0,4%/năm
Hình 4.5: Biến động tỷ giá hối đoái của Việt Nam (2009 – 2021)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả 4.1.4.Tăng trưởng tín dụng
Theo Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, từ tháng 07/2021 đến tháng 06/2022, tăng trưởng tín dụng bình quân đạt khoảng 7,67% so với cùng kỳ năm trước, với mức cao nhất 13,61% vào tháng 12/2021 và thấp nhất 1,76% vào tháng 01/2022 Xu hướng tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam thường thấp vào đầu năm và tăng dần đến cuối năm.
Từ tháng 1/2009 đến tháng 9/2021, có nhiều sự kiện và thay đổi quan trọng đã diễn ra Những tháng 1, 5 và 9 hàng năm đều ghi nhận các mốc thời gian đáng chú ý Trong giai đoạn này, các sự kiện đã ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực khác nhau, từ kinh tế đến xã hội Việc theo dõi các tháng cụ thể cho thấy sự phát triển liên tục và những biến động trong từng giai đoạn Những thông tin này có thể cung cấp cái nhìn tổng quan về xu hướng và thay đổi qua thời gian.
Hình 4.6: Tăng trưởng tín dụng của Việt Nam (2009 – 2021)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Kết quả nghiên cứu
4.2.1.Kiểm định tính dừng của các chuỗi số
Trong phần này, tác giả tiến hành kiểm tra tính dừng của các chuỗi số bằng cách thực hiện các bước sau: (1) Vẽ đồ thị các chuỗi số để xác định xem chúng có xu hướng hay không.
Kiểm định nghiệm đơn vị cho các chuỗi số được thực hiện bằng phương pháp thống kê Phillips-Perron Khi áp dụng, nếu chuỗi số có xu hướng, cần lựa chọn phương án Trend and intercept; ngược lại, nếu chuỗi số không có xu hướng, chỉ cần chọn Intercept.
Các giả thiết khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test)
H0 : Biến không có nghiệm đơn vị
H1 : Biến có nghiệm đơn vị α = 5% hay 0,05
4.2.1.1.Chuỗi ln(DTMT) Để kiểm tra tính dừng của chuỗi số, cần chạy đồ thị để xem chuỗi số có thể hiện xu hướng hay không
Jan -09 A u g-09 Mar -10 O ct -10 May-11 De c-11 Ju l-12 Fe b -13 Se p -13 A p r-14 N o v-14 Ju n -15 Jan -16 A u g-16 M ar -17 O ct -17 May-18 De c-18 Ju l-19 Fe b -20 Se p -20 A p r-21 N o v-21
Hình 4.7: Đồ thị chuỗi ln(DTMT)
Theo kết quả phân tích của tác giả năm 2022, đồ thị chuỗi số ln(DTMT) cho thấy xu hướng tăng Khi tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị, cần lựa chọn cả Trend và intercept để có kết quả chính xác.
Bảng 4.1: Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ln(DTMT)
Null Hypothesis: L_DTMT has a unit root
Bandwidth: 5 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả, 2022
Giá trị tuyệt đối của thống kê Phillips-Perron là 5.9671, vượt quá giá trị kiểm tra ở các mức 1%, 5% và 10% Đồng thời, giá trị P-value là 0,0000, nhỏ hơn 0,05 Do đó, có thể kết luận rằng chuỗi ln(DTMT) là một chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Hình 4.8: Đồ thị chuỗi ln(FDI)
Kết quả phân tích của tác giả vào năm 2022 cho thấy đồ thị chuỗi số ln(FDI) không có xu hướng rõ ràng Do đó, khi tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị, cần lựa chọn Intercept để có kết quả chính xác.
Bảng 4.2: Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ln(FDI)
Null Hypothesis: L_FDI has a unit root
Bandwidth: 6 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả, 2022
Giá trị tuyệt đối của thống kê Phillips-Perron là 9.2898, vượt qua ngưỡng kiểm tra ở các mức 1%, 5% và 10% Với giá trị P-value là 0,0000, nhỏ hơn 0,05, chúng ta có thể kết luận rằng chuỗi ln(FDI) là một chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Hình 4.9: Đồ thị chuỗi ln(TD)
Kết quả phân tích năm 2022 cho thấy đồ thị chuỗi số ln(TD) có xu hướng rõ ràng Khi thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị, cần chọn phương pháp Trend and intercept để đạt được kết quả chính xác.
Bảng 4.3: Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ln(TD)
Null Hypothesis: L_TD has a unit root
Phillips-Perron test statistic -4.3532 0.0034 Test critical values: 1% level -4.0183
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả, 2022
Giá trị tuyệt đối của thống kê Phillips-Perron là 4.3532, vượt qua ngưỡng kiểm tra ở mức 1%, 5% và 10% Với giá trị P-value là 0.0034, nhỏ hơn 0.05, chúng ta có thể kết luận rằng chuỗi ln(TD) là một chuỗi dừng tại các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Hình 4.4: Đồ thị chuỗi ln(TG)
Theo kết quả phân tích của tác giả vào năm 2022, đồ thị chuỗi số ln(TG) cho thấy xu hướng rõ rệt Khi tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị, cần lựa chọn phương pháp Trend and intercept để đạt được kết quả chính xác.
Bảng 4.4: Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ln(TG)
Null Hypothesis: L_TG has a unit root
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả, 2022
Giá trị tuyệt đối của thống kê Phillips-Perron là 1.9915, nhỏ hơn các giá trị kiểm tra ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Với giá trị P-value là 0.6010, lớn hơn 0.05, chúng ta có thể kết luận rằng chuỗi ln(TG) không phải là chuỗi dừng ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Tiếp tục kiểm tra tính dừng của chuỗi ln(TG) ở sai phân bậc 1
Bảng 4.5: Kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi ln(TG) ở sai phân bậc 1
Null Hypothesis: D(L_TG) has a unit root
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả, 2022
Giá trị tuyệt đối của thống kê Phillips-Perron là 13.5469, vượt qua ngưỡng kiểm tra ở các mức 1%, 5% và 10% Với giá trị P-value là 0,0000, nhỏ hơn 0,05, chúng ta có thể kết luận rằng sai phân bậc 1 của chuỗi ln(TG) là một chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
4.2.2.1.Xây dựng mô hình VAR ban đầu
Mô hình VAR ban đầu được xây dựng ở độ trễ mặc định của Eviews = 2
Bảng 4.6: Xây dựng mô hình VAR
Determinant resid covariance (dof adj.) 0,0000
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả, 2022 4.2.2.2 Chọn độ trễn tối ưu
Dựa vào các tiêu chuẩn LR, FPE, AIC Eviews gợi ý chọn độ trễ bằng 12 Dựa vào các tiêu chuẩn SC, HQ Eviews gợi ý chọn độ trễ bằng 2
Bảng 4.7: Chọn độ trễ tối ưu
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: L_DTMT L_FDI L_TD D(L_TG)
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả, 2022
Tác giả đã chọn độ trễ bằng 2 cho mô hình nghiên cứu nhằm tạo ra một mô hình đơn giản hơn và giảm thiểu bậc tự do, từ đó giúp tối ưu hóa hiệu suất của mô hình.
4.2.3.Ước lượng lại mô hình Var với độ trễ được chọn
Bảng 4.8: Ước lượng mô hình Var với độ trễ được chọn
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Determinant resid covariance (dof adj,) 0,0000
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10
Kết quả hồi quy trong Bảng 4.8 cho thấy rằng các biến độc lập L_TD và D(L_TG) ở cả độ trễ 1 và 2 đều có giá trị thống kê t nhỏ hơn 1.96, điều này chỉ ra rằng các biến này có thể không có ý nghĩa thống kê trong phương trình hồi quy với biến phụ thuộc L_DTMT.
4.2.4.Kiểm tra tính ổn định của mô hình
4.2.4.1.Kiểm định bằng vòng tròn đơn vị của nghiệm nghịch đảo
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Hình 4.5:Vòng tròn đơn vị của nghiệm nghịch đảo
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10
Các giá trị nghịch đảo của nghiệm đơn vị của đa thức đặc trưng đều nằm trong vòng tròn đơn vị, điều này cho thấy mô hình VAR đạt được tính ổn định cần thiết.
4.2.4.2.Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các biến
H 0 : Không mối quan hệ nhân quả giữa các biến
H 1 : Có mối quan hệ nhân quả giữa các biến α = 5% hay 0,05
Bảng 4.9: Mối quan hệ nhân quả giữa các biến
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Sample: 1 156
Excluded Chi-sq df Prob
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10
Kết quả từ Bảng 4.9 cho thấy biến D(L_TG) có P-value là 0,6238, lớn hơn 0,05, điều này cho thấy D(L_TG) không có mối quan hệ nhân quả và không giải thích được sự biến động của L_DTMT Kết luận này nhất quán với kết quả hồi quy trước đó Trong khi đó, các biến còn lại đều thể hiện mối quan hệ nhân quả hai chiều với L_DTMT, cho thấy chúng có khả năng giải thích sự biến động của biến này.
4.2.4.3.Kiểm định tương quan giữa các phần dư
H 0 : Có tương quan giữa các phần dư
H 1 : Không có tương quan giữa các phần dư α = 5% hay 0,05
Bảng 4.10: Kiểm định tương quan giữa các phần dư
VAR Residual Portmanteau Tests for Autocorrelations
Null Hypothesis: No residual autocorrelations up to lag h
Lags Q-Stat Prob.* Adj Q-Stat Prob.* df
*Test is valid only for lags larger than the VAR lag order df is degrees of freedom for (approximate) chi-square distribution
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10
Phân tích kết quả mô hình VAR
Phân tích hàm phản ứng xung cho thấy FDI có tác động tích cực đến xuất khẩu DTMT trong kỳ đầu tiên, nhưng sau đó chuyển sang ảnh hưởng tiêu cực ở kỳ thứ 2 và thứ 3 Đến kỳ thứ 4, tác động này gần như không còn nữa.
TD có ảnh hưởng cùng chiều đối với xuất khẩu DTMT ở kỳ đầu tiên, và tiếp tục duy trì ảnh hưởng này ở các thời kỳ sau đó
Trong giai đoạn đầu tiên và thứ hai, TG có tác động ngược chiều đến xuất khẩu DTMT Tuy nhiên, đến kỳ thứ ba, ảnh hưởng này chuyển sang cùng chiều Đến kỳ thứ tư, mức độ ảnh hưởng gần như không còn.
Hình 4.6: Phản ứng xung giữa các biến Ln(DTMT), Ln(FDI), LN(TD) và
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10 4.3.2.Phân rã phương sai
Phân rã phương sai biến L_DTMT
Kết quả phân rã phương sai cho thấy biến ln(DTMT) được giải thích hoàn toàn bởi chính nó trong giai đoạn đầu và chủ yếu trong các giai đoạn tiếp theo Phân tích cũng chỉ ra rằng sự thay đổi của biến ln(DTMT) chịu ảnh hưởng từ biến ln(FDI), với những cú sốc nội sinh trong giai đoạn sau, giải thích 4,13% ở thời kỳ thứ hai và giảm dần xuống 2,61% ở thời kỳ thứ mười.
Biến ln(TD), ở giai đoạn đầu giải thích được 0,00% sự thay đổi của biến ln(DTMT), giải thích 0,05% ở thời kỳ thứ hai và tăng dần đến 1,42% ở thời kỳ thứ 10
Biến D(ln(TD), ở giai đoạn đầu giải thích được 0,00% sự thay đổi của biến ln(DTMT), giải thích 0,11% ở thời kỳ thứ hai và tăng dần đến 1,12% ở thời kỳ thứ 10
Sự thay đổi của biến ln(DTMT) chủ yếu được giải thích bởi biến động nội tại của nó, cùng với một phần nhỏ ảnh hưởng từ FDI, TD và TG.
Bảng 4.13: Phân rã phương sai biến L_DTMT
Phân rã phương sai biến L_DTMT:
Thời kỳ Sai số chuẩn L_DTMT L_FDI L_TD D(L_TG)
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10 Phân rã phương sai biến L_FDI
Kết quả phân rã phương sai chỉ ra rằng biến L_FDI chủ yếu được giải thích bởi chính nó trong giai đoạn đầu và tất cả các giai đoạn tiếp theo Phân tích cho thấy sự biến động của L_FDI, với cú sốc nội sinh ở giai đoạn đầu từ biến L_DTMT giải thích 3,86%, tăng lên 5,78% ở giai đoạn thứ hai và đạt 5,00% ở giai đoạn thứ mười.
Biến L_TD trong giai đoạn đầu không giải thích được sự thay đổi nào của biến L_FDI, nhưng đến thời kỳ thứ hai, nó đã giải thích được 5,65% và tăng lên 6,03% ở thời kỳ thứ mười.
Biến D(L_TG) ở giai đoạn đầu giải thích được 0,00% sự thay đổi của biến L_FDI, ở thời kỳ thứ hai giải thích 0,20%, và tăng dần đến 0,24% ở thời kỳ thứ 10
Sự thay đổi của biến L_FDI chủ yếu được giải thích bởi sự biến động nội tại của chính nó, cùng với một phần nhỏ ảnh hưởng từ các yếu tố L_DTMT, L_TD và D(L_TG).
Bảng 4.14: Phân rã phương sai biến L_FDI
Thời kỳ Sai số chuẩn L_DTMT L_FDI L_TD D(L_TG)
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10 Phân rã phương sai biến L_TD
Kết quả phân rã phương sai cho thấy biến L_TD chủ yếu được giải thích bởi chính nó trong các giai đoạn khác nhau, với sự thay đổi của biến L_TD có nguồn gốc từ cú sốc nội sinh Cụ thể, trong giai đoạn đầu, biến L_DTMT giải thích được 5,05% sự thay đổi của L_TD, ở giai đoạn thứ hai là 4,49%, và con số này tăng dần lên 8,34% ở giai đoạn thứ mười.
Biến L_FDI trong giai đoạn đầu chỉ giải thích 0,92% sự thay đổi của biến L_TD Ở thời kỳ thứ hai, tỷ lệ này tăng lên 5,68% và tiếp tục gia tăng, đến thời kỳ thứ 10, biến L_FDI đã giải thích được 7,75% sự thay đổi của biến L_TD.
Biến D(L_TG) ở giai đoạn đầu giải thích được 0,00% sự thay đổi của biến L_TD, ở thời kỳ thứ hai giải thích 0,71%, và giảm dần đến 0,29% ở thời kỳ thứ 10
Sự thay đổi của biến L_TD chủ yếu được giải thích bởi sự biến động của chính nó, cùng với một phần nhỏ ảnh hưởng từ các yếu tố L_DTMT, L_FDI và D(L_TG).
Bảng 4.15: Phân rã phương sai biến L_TD
Thời kỳ Sai số chuẩn L_DTMT L_FDI L_TD D(L_TG)
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10 Variance Decomposition of D(L_TG)
Kết quả phân rã phương sai cho thấy biến D(L_TG) chủ yếu được giải thích bởi chính nó trong giai đoạn đầu và các giai đoạn sau Sự thay đổi của biến D(L_TG) chịu ảnh hưởng từ cú sốc nội sinh, với biến L_DTMT giải thích 4,62% ở giai đoạn đầu, 4,65% ở giai đoạn thứ hai, và tăng dần lên 7,17% ở giai đoạn thứ mười.
Biến L_FDI trong giai đoạn đầu chỉ giải thích 1,05% sự thay đổi của biến D(L_TG) Tại thời kỳ thứ hai, tỷ lệ này tăng lên 1,91%, và đến thời kỳ thứ mười, L_FDI giải thích được 2,50% sự thay đổi của biến D(L_TG).
Biến L_TD ở giai đoạn đầu giải thích được 1,20% sự thay đổi của biến D(L_TG), ở thời kỳ thứ hai giải thích 1,37%, và tăng dần đến 1,33% ở thời kỳ thứ
Sự thay đổi của biến D(L_TG) chủ yếu được giải thích bởi sự biến động nội tại của chính nó, cùng với một ảnh hưởng nhỏ từ các yếu tố L_DTMT, L_FDI và L_TD.
Bảng 4.16: Phân rã phương sai biến D(L_TG)
Thời kỳ Sai số chuẩn L_DTMT L_FDI L_TD D(L_TG)
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10 4.3.3.Kiểm định hệ số hồi quy
Hồi quy các biến trong phương trình VAR với biến ln(DTMT)
Bảng 4.17: Kết quả hồi quy
Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Equation: L_DTMT = C(1)*L_DTMT(-1) + C(2)*L_DTMT(-2) + C(3)*L_FDI(-1) + C(4)*L_FDI(-2) + C(5)*L_TD(-1) + C(6)*L_TD(-2) + C(7)*D(L_TG(-1)) + C(8)*D(L_TG(-2)) + C(9)
R-squared 0.9791 Mean dependent var 20.8716 Adjusted R-squared 0.9779 S.D dependent var 0.9162 S.E of regression 0.1362 Sum squared resid 2.6721 Durbin-Watson stat 2.0546
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10
Kết quả hồi quy cho thấy các hệ số từ C(5) đến C(9) có giá trị P-value lớn hơn 0,05 và giá trị thống kê t nhỏ hơn 1.96, điều này chỉ ra rằng các hệ số này có thể không có ý nghĩa thống kê Để xác định rõ hơn về ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy này, tác giả đã thực hiện kiểm định Wald.
H0: Các hệ số hồi quy đều bằng không
H1: Có ít nhất một hệ số hồi quy khác 0 α = 5% hay 0,05
Kết quả kiểm định Wald cho thấy giá trị p-value là 0.0141, nhỏ hơn 0.05, điều này cho phép chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, tức là các hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê.
Test Statistic Value df Probability
Normalized Restriction (= 0) Value Std Err
Restrictions are linear in coefficients
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10
Kết quả hồi quy sau khi đã loại bỏ các hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê (Bảng 4.19)
Bảng 4.19: Kết quả hồi quy cuối
Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Equation: L_DTMT = C(1)*L_DTMT(-1) + C(2)*L_DTMT(-2) + C(3)*L_FDI(-1) + C(4)*L_FDI(-2)
Adjusted R-squared 0,9782 S,D, dependent var 0,9253 S.E of regression 0,1367 Sum squared resid 2,8043
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý số liệu Eview 10
Thảo luận kết quả
Nghiên cứu cho thấy giá trị xuất khẩu hàng điện tử máy tính bị ảnh hưởng bởi mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và tiêu dùng (TD) Tuy nhiên, không có bằng chứng thống kê cho thấy tỷ giá (TG) có tác động nhân quả đến giá trị xuất khẩu của mặt hàng này.
Nghiên cứu này chỉ ra rằng giá trị xuất khẩu hàng điện tử máy tính bị ảnh hưởng bởi mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa tiêu dùng (TD) và đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) Kết quả phù hợp với các nghiên cứu trước đó, cho thấy rằng những thay đổi trong TD và FDI có thể tác động mạnh mẽ đến giá trị xuất khẩu điện tử máy tính Những phát hiện này được hỗ trợ bởi các nghiên cứu của Trần Trọng Đức và cộng sự (2021), Nguyễn Văn Chiến và Đỗ Thị Tuyết (2020), cùng với Trần Thị Minh Châu và các đồng tác giả (2019).
L Hương, 2019); Waisako và Nakata (waisako & Nakata, 2020); Phạm Thu Thuỷ
(Thuỷ, 2010); Paudel và Burke (Paudel & Burke, 2015)
Mô hình VAR cho phép phân tích phản hồi tương tác giữa các biến mà không phân biệt giữa biến độc lập và phụ thuộc, giúp kiểm tra tác động nhân quả đến giá trị xuất khẩu hàng điện tử máy tính của Việt Nam từ các yếu tố kinh tế như TG, TD và FDI Kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc các nhà hoạch định chính sách và cơ quan quản lý tiền tệ cần thận trọng khi thực hiện các biện pháp kinh tế vĩ mô nhằm nâng cao giá trị xuất khẩu hàng điện tử máy tính.
Theo kết quả thực nghiệm của nghiên cứu này, xuất khẩu điện tử và máy tính của Việt Nam không bị ảnh hưởng bởi tỷ giá hối đoái
Kết quả nghiên cứu cho thấy, có bằng chứng để kết luận sự thay đổi của tỷ giá
Tỷ giá USD/VND, giá trị FDI và tốc độ tăng trưởng tín dụng đều ảnh hưởng đến sự biến động của giá trị xuất khẩu Nhiều nghiên cứu trước đây đã chỉ ra mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái và xuất khẩu của Việt Nam, như nghiên cứu của Nguyễn Văn Hiển và Đỗ.
Nghiên cứu của Thị Thu Hà (2015) chỉ ra rằng tỷ giá hối đoái và FDI ảnh hưởng đến xuất khẩu của Việt Nam, nhưng không xem xét tác động của tăng trưởng tín dụng Nguyễn Thị Minh Hạnh (2019) xác nhận rằng tỷ giá hối đoái và FDI có ảnh hưởng, trong khi tăng trưởng tín dụng không đáng kể Dương Thanh Tùng và Đỗ Văn Dũng (2020) cho thấy tỷ giá hối đoái và tăng trưởng tín dụng ảnh hưởng đến xuất khẩu, nhưng FDI không có tác động đáng kể Kết quả từ các nghiên cứu này cho thấy có bằng chứng khẳng định rằng tỷ giá hối đoái là yếu tố quan trọng đối với xuất khẩu của Việt Nam.
FDI và tăng trưởng tín dụng đều ảnh hưởng đến thay đổi giá trị xuất khẩu của Việt
Hiểu rõ tác động của các yếu tố kinh tế đối với xuất khẩu sẽ giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định và chính sách phù hợp, từ đó phát triển thị trường xuất khẩu của Việt Nam một cách hiệu quả.
Trong Chương 4, tác giả đã trình bày tổng quan về xuất nhập khẩu điện tử và máy tính tại Việt Nam Bên cạnh đó, tác giả cũng đã trình bày kết quả nghiên cứu định lượng thông qua mô hình VAR, bao gồm các bước kiểm định tính dừng, lựa chọn độ trễ tối ưu, ước lượng lại mô hình và xác minh tính ổn định của nó Cuối cùng, nghiên cứu còn kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa giá trị xuất khẩu hàng điện tử máy tính, tổng đầu tư (TD) và đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI).
Trong phần kết của Chương 4, tác giả chỉ ra rằng mô hình VAR cho thấy giá trị xuất khẩu hàng điện tử máy tính chịu ảnh hưởng đáng kể từ tác động nhân quả hai chiều giữa doanh thu (DT) và đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) Tuy nhiên, nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng thống kê nào về mối quan hệ nhân quả giữa tỷ giá hối đoái (ER) và giá trị xuất khẩu Những phát hiện này sẽ được giải thích và thảo luận về ý nghĩa quản trị trong Chương 5.
