Luận văn Tài liệu Nghiên Cứu Về Lạm Phát Tại Việt Nam_2

Phần hai, hệ thống tổng quan lại các nghiên cứu về lý thuyết, phương pháp định lượng, thực nghiệm và các thành tựu đã đạt được liên quan đến việc xem xét các yếu tố tác động đến lạm phá

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

- @&? -

TRẦN ĐẶNG DŨNG

NGHIÊN CỨU VỀ LẠM PHÁT

TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

TP Hồ Chí Minh – Năm 2012

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH

- @&? -

TRẦN ĐẶNG DŨNG

NGHIÊN CỨU VỀ LẠM PHÁT

TẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Kinh tế tài chính – Ngân hàng

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

TP Hồ Chí Minh – Năm 2012

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT V DANH MỤC BẢNG VI DANH MỤC HÌNH VI DANH MỤC PHỤ LỤC VII

1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1

2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ ỨNG DỤNG SVAR VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LẠM PHÁT 3

2.1 Các nghiên cứu ở nước ngoài 3

2.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam 5

3 TỔNG QUAN SỰ PHÁT TRIỂN CỦA SVAR TRONG KHUÔN KHỔ KINH TẾ HỌC THỰC NGHIỆM 9

3.1 Vấn đề xác định trong mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes 9

3.2 Sự phê phán phương pháp xác định truyền thống trong các mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes 10

3.3 Phương pháp định lượng mới của kinh tế học thực nghiệm: VAR, SVAR 10 3.4 Ứng dụng của VAR – SVAR 11

4 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP SVAR TRONG PHÂN TÍCH LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM 12

4.1 Xây dựng mô hình 12

4.1.1 Lựa chọn các biến cho mô hình 12

4.1.2 Thiết lập các hạn chế của mô hình 16

4.2 Dữ liệu và các kiểm định ban đầu 19

4.2.1 Dữ liệu 19

4.2.2 Các kiểm định ban đầu 20

4.3 Phân tích tác động của các cú sốc đến lạm phát ở Việt Nam 21

4.3.1 Kỳ vọng ban đầu về phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ các yếu tố khác 21

4.3.2 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc về giá từ khu vực nước ngoài 23

4.3.3 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc tỷ giá 24

4.3.4 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc trong chính sách tiền tệ 26

4.3.5 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cầu 27

4.3.6 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cung 28

4.3.7 Phân rã phương sai 29

4.4 Thay thế số liệu biến của mô hình 32

4.5 Một số kết quả khác từ mô hình 33

4.5.1 Xem xét tác động gián tiếp của cú sốc từ giá dầu, giá gạo và tỷ giá đến lạm phát 33

4.5.2 Sự tồn tại lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam 34

4.6 Tác động của cú sốc từ lạm phát 36

4.6.1 Tác động dai dẳng của lạm phát trong quá khứ 36

4.6.2 Tác động của lạm phát đến các nhân tố khác 37

4.7 Phân tách giai đoạn 38

5 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH 42

5.1 Kết luận 42

5.2 Đề xuất khuyến nghị chính sách 43 5.3 Hạn chế của nghiên cứu này và hướng phát triển cho các nghiên cứu sau 52

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO VII

Danh mục tài liệu tiếng Việt vii

Danh mục tài liệu tiếng Anh vii

PHỤ LỤC X Phụ lục 1: Sự phê phán phương pháp truyền thống của Keynes x

Phụ lục 2: Phương pháp VAR xiv

Phụ lục 3: Phương pháp SVAR xix

Phụ lục 4: Ứng dụng của VAR – SVAR xxii

Phụ lục 5: Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi dữ liệu chưa lấy sai phân xxv

Phụ lục 6: Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi sai phân bậc nhất I(1) xxvi Phụ lục 7: Kiểm định độ trễ của mô hình xxvii

Phụ lục 8: Kết quả kiểm định Portmanteau xxvii

Phụ lục 9: Phản ứng đẩy của CPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác (mô hình 2) xxvii

Phụ lục 10: Phân rã phương sai của các biến trong mô hình 2 xxviii

Phụ lục 11: Phản ứng đẩy của IMP trước cú sốc từ giá dầu, giá gạo và tỷ giá xxix Phụ lục 12: Phản ứng đẩy của PPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác xxx

Phụ lục 13: Phân rã phương sai của các biến đối với PPI xxxi

Phụ lục 14: Phản ứng của CPI và PPI trước cú sốc từ NEER (Shock 3) và IMP (Shock 8) xxxii

Phụ lục 15: Phản ứng đẩy của các nhân tố khác trước cú sốc từ CPI xxxiii

Phụ lục 16: Phản ứng đẩy của CPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác (giai đoạn 2001 - 2007) xxxiv

Phụ lục 17: Phân rã phương sai phản ánh tác động của các cú sốc từ các nhân tố

đến CPI (giai đoạn 2001 - 2007) xxxv

Phụ lục 18: Phản ứng đẩy của các nhân tố khác trước cú sốc từ CPI (giai đoạn

2001 - 2007) xxxvi

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ADF Kiểm định Augmented Dickey – Fuller

AR Mô hình tự hồi quy (Autoregressive)

ARIMA Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (Autoregressive

Integrated Moving Average) CPI Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index)

GDP Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product)

GSO Tổng cục thống kê (General Statistics Office)

ICOR Tỷ suất thâm dụng vốn trên đơn vị sản lượng (Incremental Capital

Output Ratio)

IV Các biến công cụ (Instrumental Variables)

NEER Tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng (Nominal Effective Exchange Rate) NHNN Ngân hàng Nhà nước

NHTW Ngân hàng Trung ương

ODA Hỗ trợ phát triển chính thức (Official Development Assistance)

OLS Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least

Squares) PPI Chỉ số giá của nhà sản xuất (Producer Price Index)

SVAR Mô hình Vector tự hồi quy theo cấu trúc (Structural Vector

Autoregression) SVECM Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số cấu trúc (Structural Vector Error

Correlation Model) VAR Mô hình Vector tự hồi quy (Vector Autoregression)

VECM Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (Vector Error Correlation Model) WTO Tổ chức Thương mại Thế giới (World Trade Organization)

XHCN Xã hội chủ nghĩa

DANH MỤC BẢNG

Bảng 4.1 Tóm tắt các biến sử dụng trong mô hình

Bảng 4.2 Tổng hợp nguồn dữ liệu đối với các biến sử dụng

Bảng 4.3 Kỳ vọng dấu phản ứng của lạm phát trước các cú sốc từ các yếu tố khác Bảng 4.4 Phân rã phương sai của các biến trong mô hình

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1 Xác định hàm cung tiền

Hình 4.1a Phản ứng của CPI trước cú sốc giá dầu

Hình 4.1b Phản ứng của CPI trước cú sốc giá gạo

Hình 4.2 Phản ứng của CPI trước cú sốc tỷ giá

Hình 4.3a Phản ứng của CPI trước cú sốc cung tiền

Hình 4.3b Phản ứng của CPI trước cú sốc lãi suất

Hình 4.4 Phản ứng của CPI trước cú sốc trong lỗ hổng sản lượng công nghiệp Hình 4.5a Phản ứng của CPI trước cú sốc giá nhập khẩu

Hình 4.5b Phản ứng của CPI trước cú sốc giá bán của người sản xuất

Hình 4.6 Phản ứng của CPI và PPI trước cú sốc giá dầu nước ngoài (Shock 1) Hình 4.7 Phản ứng của CPI trước cú sốc từ chính nó

Hình 4.8 Tương quan giữa tăng trưởng cung tiền và GDP

DANH MỤC PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Sự phê phán phương pháp truyền thống của Keynes

Phụ lục 2: Phương pháp VAR

Phụ lục 3: Phương pháp SVAR

Phụ lục 4: Ứng dụng của VAR – SVAR

Phụ lục 5: Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi dữ liệu chưa lấy sai phân Phụ lục 6: Kiểm định nghiệm đơn vị đối với các chuỗi đã lấy sai phân bậc nhất I(1) Phụ lục 7: Kiểm định độ trễ của mô hình

Phụ lục 8: Kết quả kiểm định Portmanteau

Phụ lục 9: Phản ứng đẩy của CPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác (mô hình 2) Phụ lục 10: Phân rã phương sai của các biến trong mô hình 2

Phụ lục 11: Phản ứng đẩy của IMP trước cú sốc từ giá dầu, giá gạo và tỷ giá

Phụ lục 12: Phản ứng đẩy của PPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác

Phụ lục 13: Phân rã phương sai của các biến đối với PPI

Phụ lục 14: Phản ứng của CPI và PPI trước cú sốc từ NEER (Shock 3) và IMP (Shock 8)

Phụ lục 15: Phản ứng đẩy của các nhân tố khác trước cú sốc từ CPI

Phụ lục 16: Phản ứng đẩy của CPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác (giai đoạn

1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Lạm phát tại Việt Nam trong vòng mấy năm vừa qua đều tăng rất cao, liên tục giữ mức 2 con số Tình hình cho thấy lạm phát đã, đang và sẽ vẫn giữ mức cao trong tương lai gây ảnh hưởng lớn đến đời sống của người dân cũng như là gây khó khăn đến việc thực thi các chính sách khác của Chính phủ Cho nên kiểm soát lạm phát là một trong những mối quan tâm hàng đầu trong chính sách kinh tế vĩ mô của năm nay và năm tới Từ thực tiễn đó cho thấy tính cấp bách phải thực hiện các nghiên

cứu một cách quy mô, sâu sát để góp phần “chẩn đoán, bốc thuốc và điều trị kịp

thời căn bệnh trầm kha” này trong cả ngắn hạn và dài hạn

Từ các lý thuyết nghiên cứu về lạm phát nói chung và đặc thù của Việt Nam nói riêng, tôi muốn tìm hiểu xem các yếu tố nào đã, đang và sẽ ảnh hưởng đến lạm phát tại Việt Nam, đồng thời chạy mô hình định lượng để kiểm định mức độ ảnh hưởng đến lạm phát của từng yếu tố Mô hình được lựa chọn áp dụng trong nghiên cứu này

là SVAR - một phương pháp mới và hiệu quả được áp dụng ở nhiều quốc gia hiện nay trong việc phân tích chính sách vĩ mô

1.2 Tóm tắt nội dung nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu bao gồm các nội dung chính sau:

Phần đầu, giới thiệu tổng quan về đề tài

Phần hai, hệ thống tổng quan lại các nghiên cứu về lý thuyết, phương pháp định

lượng, thực nghiệm và các thành tựu đã đạt được liên quan đến việc xem xét các yếu tố tác động đến lạm phát của các quốc gia trên thế giới nói chung - tập trung vào các quốc gia mới nổi hoặc đang trong giai đoạn chuyển đổi - và tại Việt Nam nói riêng Đây cũng chính là cơ sở về khuôn khổ lý thuyết, phương pháp thực nghiệm phân tích kinh tế mà tôi sẽ sử dụng

Phần ba, hệ thống tổng quan sự phát triển của mô hình SVAR trong khuôn khổ kinh

tế học thực nghiệm để cho thấy tính ưu việt của phương pháp này so với các

phương pháp khác đã được áp dụng trước đây, đó cũng là cơ sở để áp dụng SVAR trong bài nghiên cứu này

Phần bốn, dựa vào phân tích tình hình kinh tế vĩ mô tại Việt Nam và các nghiên cứu

ở phần tổng quan, áp dụng mô hình SVAR, xử lý dữ liệu và phân tích các kết quả thu được để đánh giá các yếu tố tác động đến lạm phát ở Việt Nam Dựa trên mô hình xây dựng được, bài nghiên cứu đi sâu vào giải quyết năm câu hỏi sau:

ü (1) - Các yếu tố nào tác động đến lạm phát ở Việt Nam và mức độ tác động

ü (4) - Tác động ngược trở lại của một cú sốc trong lạm phát đến các yếu tố khác như thế nào?

ü (5) - Trong các giai đoạn khác nhau, các yếu tố tác động đến lạm phát có khác nhau không?

Phần năm, tóm lại các thành tựu và từ kết quả phân tích trên đây đề xuất các

khuyến nghị về mặt chính sách để góp phần kiểm soát lạm phát ở Việt Nam trong thời gian tới Đồng thời, phần này nêu ra các vấn đề còn hạn chế trong khuôn khổ của nghiên cứu này, từ đó đề xuất các hướng mở cho các nghiên cứu sau này

2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY VỀ ỨNG DỤNG SVAR

VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN LẠM PHÁT

2.1 Các nghiên cứu ở nước ngoài

Bicchal (2010) dùng mô hình SVAR nghiên cứu mối quan hệ giữa chính sách tiền

tệ và lạm phát trong thời kỳ 1998 - 2009 ở Ấn Độ Các biến đưa vào mô hình bao gồm: chỉ số sản xuất công nghiệp (industrial production index), tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng (NEER), lãi suất huy động vốn (call money rate), cung tiền (money supply) và chỉ số lạm phát (chỉ số giá bán sỉ - Wholesale Price Index (WPI) hoặc chỉ

số lạm phát cơ bản - core inflation) Bên cạnh đó, hai biến ngoại sinh là giá hàng hóa quốc tế và lãi suất Fed cũng được đưa vào mô hình

Kết quả ước lượng mô hình với chỉ số giá bán sỉ cho thấy, một cú sốc trong chính sách tiền tệ thể hiện qua sự thay đổi của lãi suất huy động vốn sẽ làm thay đổi trong sản lượng trước và sau đó mới tác động lên lạm phát Tiếp đến, phân rã phương sai thể hiện rằng sự biến động của lạm phát giá bán sỉ được giải thích bởi cú sốc cung tiền và tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng hơn là cú sốc trong lãi suất huy động vốn Cụ thể, cung tiền giải thích 18% biến động lạm phát trong thời kỳ dự báo hai năm Khi thay thế chỉ số lạm phát giá bán sỉ bằng chỉ số lạm phát cơ bản (loại trừ giá lương thực và giá năng lượng) cho kết quả tương tự Tuy nhiên, khác biệt chủ yếu là thay vì phản ứng có độ trễ trước cú sốc trong chính sách tiền tệ thì lạm phát cơ bản phản ứng nhanh và ngay tức khắc Điều này cho thấy chính sách tiền tệ có hiệu lực nhiều hơn đối với lạm phát cơ bản, thể hiện áp lực về phía cầu Hơn nữa, nếu loại trừ các biến ngoại sinh khi ước lượng thì kết quả hàm phản ứng đẩy không phát hiện cú sốc tổng thể Nói cách khác, đây là chỉ báo của vai trò kỳ vọng lạm phát Tỷ giá thực hiệu dụng cũng giải thích khoảng 4% biến động lạm phát

Alessandro Cologni và Matteo Manera (2005) đã ước lượng mô hình vector hiệu chỉnh sai số cấu trúc (SVECM) cho nhóm nước G-7 (Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật, Anh và Mỹ) nhằm mục đích đo lường tác động trực tiếp của giá dầu lên các chỉ số kinh tế Phân tích này được thực hiện với sáu biến: lãi suất ngắn hạn (lãi suất tín

phiếu kho bạc hoặc lãi suất cho vay), tổng cung tiền (M1), chỉ số giá tiêu dùng, GDP thực, giá dầu thế giới tính theo đồng USD và tỷ giá hối đoái Số liệu được tổng hợp theo quý từ quý 1 năm 1980 đến quý 4 năm 2003 Kết quả nghiên cứu của hai ông cho thấy đối với hầu hết các nước trong nhóm G-7 (trừ Nhật và Anh), một

cú sốc giá dầu bất ngờ sẽ dẫn đến một sự gia tăng trong tỷ lệ lạm phát và suy giảm trong tăng trưởng sản lượng Phản ứng thông thường của một số NHTW là giảm thiểu tác động của cú sốc lên tăng trưởng sản lượng thông qua việc cắt giảm lãi suất Ngược lại, hầu hết cơ quan tiền tệ của nhóm nước này đã phản ứng bằng cách tăng lãi suất và cắt giảm cung tiền thực, cho thấy một chính sách tiền tệ thắt chặt được đưa ra để chống lạm phát

Mwase (2006) dùng SVAR phân tích kênh truyền dẫn tỷ giá vào giá cả của nền kinh

tế Tanzania từ 1990 - 2005 Bên cạnh đó, tác giả cũng sử dụng mô hình VECM và kiểm định Granger để xem xét tính hợp lý của kết quả thực nghiệm từ SVAR Với

hệ thống biến bao gồm tỷ giá song phương với USD, lỗ hổng sản lượng, chỉ số giá tiêu dùng và cung tiền rộng M2, kết quả cho thấy sự truyền dẫn của tỷ giá vào lạm phát đã suy giảm trong những năm cuối 1990, trong khi đồng tiền có xu hướng mất giá trong thời kỳ này Cụ thể, xuyên suốt giai đoạn nghiên cứu, đồng tiền giảm giá 10% đi kèm với sự gia tăng 0,05% trong tỷ lệ lạm phát sau hai quý Điều này cho thấy, tác động của cú sốc tỷ giá lên lạm phát Tanzania là nhỏ nhưng mối quan hệ này là chắc chắn và dài hạn Tuy nhiên, nếu ước lượng theo giai đoạn thì hệ số truyền dẫn này rất nhỏ ở những năm đầu 1990 và tiến tới gần như không còn trong những năm giữa 1990 Tác giả đã đưa ra nhiều giải thích cho kết quả này, đầu tiên

là sự thay đổi trong chính sách tiền tệ khi NHTW Tanzania thực hiện can thiệp chủ động nhằm kiểm soát tăng trưởng cung tiền kể từ 1995 và làm cho kỳ vọng lạm phát của các thành phần tư nhân sụt giảm Bên cạnh đó, sự sụt giảm trong hệ số dẫn truyền còn được giải thích bằng sự sụt giảm trong tỷ trọng hàng nhập khẩu trong nền kinh tế trong suốt giai đoạn từ 1994 - 2005

Nghiên cứu tương tự cũng được McCarthy (1999, 2006) thực hiện ở chín quốc gia công nghiệp Và nhiều nghiên cứu khác sử dụng SVAR phân tích nguyên nhân lạm

phát như Siklos và Zhang (2007) nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát, tăng trưởng GDP thực và tăng trưởng cung tiền để xác định nguyên nhân lạm phát ở Trung Quốc Verheyen (2010) dùng SVAR phân tích lạm phát trong mối quan hệ với chính sách tiền tệ và giá cả hàng hóa ở nền kinh tế Mỹ

Nhiều tác giả đã ứng dụng mô hình SVAR vào đo lường tỷ lệ lạm phát cơ bản và phân tích tác động của các cú sốc lên tỷ lệ lạm phát Martel (2008) xem xét tác động của các cú sốc lên tỷ lệ lạm phát ở Canada bằng mô hình SVAR bao gồm giá dầu, lạm phát và sản lượng Như kỳ vọng, cú sốc trong giá dầu tác động đến giá cả ở Canada một cách nhanh chóng và chỉ tồn tại trong ngắn hạn Tỷ lệ lạm phát chỉ đạt được trạng thái cân bằng mới sau hai đến ba năm Ngược lại, cú sốc cầu lại tác động đến lạm phát trong dài hạn Phân rã phương sai cũng cho kết quả như tác giả kỳ vọng, các cú sốc cơ bản (cú sốc trong cầu) là nhân tố chính tác động đến lạm phát Canada, giải thích hơn 60% sự biến động Cụ thể, giá năng lượng giải thích khoảng 10% trong dài hạn và cú sốc cung giải thích từ 25 đến 30% Tương tự, Durai và Ramachandran (2007), Goyal và Pujari (2005) sử dụng SVAR để phân tích lạm phát cơ bản ở Ấn Độ

Trong khi nghiên cứu này sử dụng SVAR chỉ cho mục đích phân tích nguyên nhân tác động lên tỷ lệ lạm phát thì có rất nhiều nghiên cứu gần đây sử dụng mô hình này

để phân tích các cú sốc trong tổng thể nền kinh tế, trong đó có lạm phát Leu (2011) dùng SVAR xây dựng mô hình nền kinh tế Úc với bốn cú sốc bao gồm: tổng cầu dựa vào mô hình tối đa hóa hữu dụng của dân chúng; tổng cung dựa vào đường cong Phillips Keynes mới; sự cân bằng lãi suất không được đảm bảo và nguyên tắc chính sách tiền tệ hiện đại Tôi cũng tìm thấy nghiên cứu của Dungey và Pagan

(1999, 2008) với mục tiêu tương tự

2.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam

Nghiên cứu nhân tố tác động đến tỷ lệ lạm phát trong thời kỳ 1996 – 2005, Camen (2006) sử dụng mô hình VAR cơ bản với hệ thống gồm tám biến kinh tế: tỷ giá VND/USD, CPI, cung tiền M2, tín dụng, lãi suất cho vay, giá xăng, giá gạo, cung

tiền M3 Mỹ Kết quả thực nghiệm cho thấy tín dụng là nhân tố chủ chốt tác động đến lạm phát trong 24 tháng Hệ thống bao gồm cả biến tín dụng và lãi suất cho vay cho thấy biến tín dụng giải thích đến 18% tỷ lệ lạm phát, trong khi, lãi suất cho vay lại không có ý nghĩa thống kê Điều này cho thấy tầm quan trọng của kênh dẫn truyền tiền tệ Giá xăng, gạo cùng với sự thay đổi trong tỷ giá cũng là nhân tố quan trọng đối với sự biến động lạm phát Bên cạnh đó, cung tiền M3 Mỹ cũng cho thấy

ý nghĩa thống kê cao

Nghiên cứu chủ yếu xem xét các nhân tố tiền tệ và nhân tố tác động về phía cầu Áp lực cung chỉ được thể hiện qua giá xăng và giá gạo, trong khi, các nhân tố như kỳ vọng, tiền lương chưa được nhắc đến Hơn nữa, thời kỳ nghiên cứu không bao gồm giai đoạn lạm phát Việt Nam có nhiều biến động như 2008 - 2011

Bằng phương pháp VAR, Nguyễn Thị Thùy Vinh và Fujita (2007) nghiên cứu tác động của tỷ giá lên tăng trưởng sản lượng và lạm phát trong giai đoạn 1992 - 2005 Ngoài các biến chính là sản lượng công nghiệp, CPI, tỷ giá thực VND/USD, lãi suất danh nghĩa của Mỹ (được xem như biến ngoại sinh) Bên cạnh đó, biến cung tiền M1 và thâm hụt cán cân thương mại được đưa vào để tạo mô hình thay thế bên cạnh

mô hình chính là kênh truyền dẫn từ tỷ giá đến sản lượng và lạm phát

Kết quả phân tích hàm phản ứng đẩy cho thấy, cú sốc mất giá đồng tiền dẫn đến sự gia tăng sản lượng và mức giá cả của nền kinh tế Tuy nhiên, việc phân rã phương sai lại cho thấy, đây không phải là nguyên nhân chính Lạm phát biến động chủ yếu

do cú sốc từ chính bản thân nó, tỷ giá chỉ là nhân tố làm gia tăng biến động Cú sốc trong tỷ giá thực tác động đến sản lượng nhiều hơn so với lạm phát Bên cạnh đó, tác động của tỷ giá đến lạm phát càng được khẳng định khi biến cán cân thương mại

và cung tiền được đưa vào mô hình Nghiên cứu ủng hộ khuyến nghị chế độ thả nổi

tỷ giá cho Việt Nam nhằm giúp cải thiện cán cân thương mại, nâng cao sản lượng

mà không phải quá lo ngại về ảnh hưởng đến lạm phát; việc nâng cao khả năng cạnh tranh của nền kinh tế phải tập trung chủ yếu vào năng lực của các doanh nghiệp trong nước hơn là sử dụng công cụ tỷ giá để kiểm soát tác động từ bên ngoài vào

Với mục tiêu tương tự, Võ Văn Minh (2009) nghiên cứu kênh dẫn truyền tỷ giá và tác động của nó đến tỷ lệ lạm phát bằng phương pháp VAR đơn giản Ngoài các biến giá dầu, tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng, cung tiền M2, lỗ hổng sản lượng, CPI nghiên cứu đã xem xét được tác động của chỉ số giá nhập khẩu đến tỷ lệ lạm phát Kết quả nghiên cứu cho thấy, kênh dẫn truyền tỷ giá có tác động đến lạm phát ít hơn so với tác động đến chỉ số giá nhập khẩu Sau thời gian 15 tháng, ảnh hưởng của kênh tỷ giá lên lạm phát là hoàn toàn biến mất Cú sốc giá dầu và chính sách tiền tệ cũng tác động có ý nghĩa lên chỉ số giá tiêu dùng Đặc biệt, nghiên cứu cho thấy áp lực về phía cầu (thể hiện qua lỗ hổng sản lượng) lên lạm phát của Việt Nam không cao qua phân tích phản ứng đẩy và phân rã phương sai

Tương tự Nguyễn Thị Thùy Vinh và Seiichi Fujata (2007), Võ Văn Minh (2009) tuy đưa ra được các bằng chứng thực nghiệm về các biến tác động đến tỷ lệ lạm phát Việt Nam nhưng mục tiêu chính của bài nghiên cứu thiêng về yếu tố tỷ giá Do

đó, nhiều nhân tố tác động đến lạm phát không được xem xét một cách đầy đủ Hơn nữa, giai đoạn nghiên cứu quá ngắn (chỉ gồm 73 quan sát theo tháng từ tháng 1 năm

2001 đến tháng 2 năm 2007) không thể hiện được thời kỳ hậu gia nhập WTO và thời kỳ lạm phát cao của Việt Nam 2007 - 2011, do đó không mang tính đại diện cũng như ý nghĩa thống kê cao

Với phương pháp và mục tiêu tương tự, Phạm Thế Anh (2009) nghiên cứu trên hệ thống gồm sáu biến: chỉ số giá tiêu dùng CPI, tổng sản phẩm quốc nội GDP, cung tiền M2, tỷ giá danh nghĩa VND/USD, lãi suất tiền gửi và giá dầu thô trong giai đoạn từ 1998 - 2008 Kết quả cho thấy, chỉ có biến giá dầu không có tác động có ý nghĩa do chính sách kiểm soát giá của Chính phủ, còn lại các biến khác đều có tác động đáng kể; quan trọng nhất là tác động của các biến thuộc chính sách tiền tệ, trong đó cung tiền tác động đến lạm phát từ quý 3 trở đi sau khi thực hiện điều chỉnh chính sách và biến lãi suất hàm ý sự phản ứng của lãi suất đối với lạm phát mang tính thích ứng chứ không mang tính chủ động ngăn chặn Vai trò của lạm phát trong quá khứ (thường là với độ trễ sau 2 quý) được giải thích cho thấy tầm quan trọng của nhân tố lạm phát kỳ vọng và tính dai dẳng của lạm phát

Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) đã nghiên cứu nhân tố tác động đến tỉ lệ lạm phát Việt Nam giai đoạn từ 2000 - 2010 bằng mô hình VECM Việc đưa biến vào mô hình được giải thích dựa vào ba quan điểm chính: tiền tệ, cấu trúc và cân bằng sức mua Các biến trong mô hình được chia thành hai thành phần: (i) nhóm số liệu truyền thống gồm CPI, sản lượng công nghiệp, cung tiền M2, lãi suất, tỷ giá, giá dầu quốc tế; (ii) nhóm mở rộng bao gồm tín dụng, PPI, thâm hụt ngân sách, giá trị giao dịch trên thị trường chứng khoán, chỉ số giá nhập khẩu và giá gạo quốc tế

Kết quả thực nghiệm cho thấy hầu hết các biến đều tác động có ý nghĩa đến lạm phát, trừ thâm hụt ngân sách Cụ thể, lạm phát chịu sự chi phối lớn từ các trễ của nó

Do đó, có thể khẳng định vai trò to lớn của kỳ vọng lạm phát đối với biến động lạm phát ở Việt Nam

Tuy nhiên, vẫn còn nhiều khuyết điểm của nghiên cứu này do thiếu số liệu các biến liên quan đến giá cả có kiểm soát, tiền lương, chỉ số giá nhập khẩu, và việc sử dụng

tỷ giá chính thức giữa VND và USD thay vì tỷ giá hữu hiệu giữa VND và các đồng tiền của nhiều nước bạn hàng, do đó mối quan hệ PPP không được phản ánh đầy đủ

do không tính đến các đồng tiền nước khác Bên cạnh đó, tuy có nghiên cứu được vai trò của kỳ vọng lạm phát nhưng chưa xem xét cái cách mà loại kỳ vọng này được thiết lập khi lấy số liệu quá khứ của lạm phát thay cho kỳ vọng

Như vậy nhìn chung các phân tích thực nghiệm gần đây tại Việt Nam chủ yếu dựa trên mô hình vector tự hồi quy VAR, tuy nhiên, không có sự đồng nhất trong kết quả nghiên cứu Nguyên nhân có thể do sự khó khăn về số liệu, khác nhau về thời

kỳ nghiên cứu Bên cạnh đó, mẫu lựa chọn của các nghiên cứu còn khá nhỏ và chưa bao gồm giai đoạn nhiều biến động từ khủng hoảng tài chính toàn cầu Hơn nữa, tuy

đã được đề cập nhưng vai trò của kỳ vọng lạm phát vẫn chưa được nghiên cứu và giải thích một cách thỏa đáng Đặc biệt, quá trình thiết lập kỳ vọng đều được mặc định là hướng về quá khứ sẽ không phản ánh được cấu trúc sâu của nền kinh tế Với tính ưu việt của mô hình SVAR như đã trình bày ở trên, việc ứng dụng mô hình này

trong phân tích lạm phát đã ngày càng phổ biến

3 TỔNG QUAN SỰ PHÁT TRIỂN CỦA SVAR TRONG KHUÔN KHỔ KINH TẾ HỌC THỰC NGHIỆM

Phần này trình bày tóm lược về các mô hình hệ phương trình đồng thời cổ điển trong khuôn khổ lý thuyết Keynes cùng với phê phán của Lucas, Sims và Sargent đối với nhóm mô hình này Kế đến là hai phương pháp phát triển của Sargent và Sims Cuối cùng là sự ra đời của SVAR và những ưu điểm nổi bật của nó

3.1 Vấn đề xác định trong mô hình kinh tế học thực nghiệm Keynes

Các nhà kinh tế học đã dựa vào lý thuyết Keynes để xây dựng những mô hình kinh

tế học thực nghiệm chiếm vị trí thống trị khoa học trong thập niên 60 Đây thường

là những mô hình tuyến tính tiêu chuẩn, với công thức cấu trúc như sau:

(3.1) Trong đó, là vector các biến nội sinh, là vector các biến ngoại sinh và trễ của các biến nội sinh, đại diện cho các biến động cấu trúc của nền kinh tế

là ma trận phương sai - hiệp phương sai của các biến động cấu trúc này Ma trận hệ số và là các tham số cấu trúc cần ước lượng Tuy nhiên, mô hình (3.1) lại vi phạm các giả thiết OLS nên không thể được ước lượng một cách trực tiếp để nhận giá trị đúng của và mà chỉ có thể ước lượng dạng rút gọn của mô hình, sau

đó ma trận tham số cấu trúc được suy ra từ ma trận tham số rút gọn:

(3.2) Với là ma trận tham số rút gọn và Song cách giải quyết này lại vấp phải một vấn đề lớn Đó là thông tin từ mẫu dữ liệu không đủ để suy ra các tham số cấu trúc từ các tham số rút gọn nếu không bổ sung thêm các giới hạn xác định Có một tập hợp vô hạn các giá trị khác nhau cho và mà tất cả đều hàm ý chính xác phân phối xác suất tương tự như mẫu dữ liệu quan sát Đây chính

là vấn đề xác định mô hình: nếu không có thêm những giả định cần thiết hay còn gọi là các hạn chế xác định, thì không thể suy ra các tham số cấu trúc của mô hình

“đúng” từ tập hợp dữ liệu quan sát

Vấn đề xác định được giải quyết bằng cách áp đặt một tập hợp các hạn chế tiên nghiệm lên các thành phần của ma trận và để giữ lại chỉ một ma trận Ma trận có phần tử cần phải áp đặt các hạn chế xác định Trong đó, có hạn chế chỉ đơn giản là sự chuẩn hóa hệ số bằng 1 (đường chéo của ma trận ) Với

phần tử còn lại, phương pháp truyền thống áp đặt các giới hạn tuyến tính lên các thành phần của ma trận và Thông thường, các hạn chế loại trừ được sử dụng cho mục đích này Tuy nhiên, phương pháp xác định truyền thống không áp đặt các ràng buộc hạn chế lên ma trận phương sai – hiệp phương sai của các biến động cấu trúc – cụ thể là không giả định các biến động cấu trúc phải trực giao Một cách giải quyết khác là tìm các biến ngoại sinh đóng vai trò là biến công cụ để thực hiện việc xác định Đây chính là phương pháp ước lượng bình phương bé nhất hai giai đoạn (2SLS – Two Stage Least Squares) Một biến được gọi là ngoại sinh mạnh nếu nó không tương quan với các biểu hiện hiện tại, tương lai hoặc quá khứ của các cú sốc trong phương trình cấu trúc

Tuy nhiên cách giải quyết vấn đề xác định trong các mô hình thực nghiệm Keynes

vấp phải những phê phán gay gắt từ Lucas, Sims và Sargent

3.2 Sự phê phán phương pháp xác định truyền thống trong các mô hình

kinh tế học thực nghiệm Keynes

Một phê bình mạnh mẽ đến từ Lucas (1976), Lucas và Sargent (1979), Sim liên quan đến vấn đề kỳ vọng và biến ngoại sinh trong mô hình (tham khảo Phụ lục 1)

3.3 Phương pháp định lượng mới của kinh tế học thực nghiệm: VAR, SVAR

Với một loạt nghiên cứu của mình, Sims đã đưa ra một phương pháp mới, ước lượng toàn bộ các phương trình vĩ mô bằng VAR chỉ bao gồm các biến nội sinh Điểm đặc biệt trong phương pháp của Sims là khả năng phân tách các biến động bất

1 Xem Faust (1999), trang 5

2 Ngoài ra, các giới hạn xác định cần phải thực hiện đầy đủ các điều kiện xếp hạng và trật tự xác định Xem Greene (1997), trang 724

ngờ trong các biến vĩ mô ra khỏi các biến động đã được kỳ vọng nhằm mục đích phân tích chính sách dưới tác động của những cú sốc bất ngờ, không được dự tính trước Không những thế phương pháp của Sims còn giúp các nhà kinh tế ước lượng được mức độ và thời gian phản ứng của một nền kinh tế cụ thể với từng loại sốc khác nhau thông qua hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai, do đó vừa giúp cho công tác dự báo dễ dàng hơn vừa có thể đề ra những chính sách đối phó thích hợp (tham khảo Phụ lục 2)

Khắc phục hạn chế của VAR, phương pháp SVAR thay thế kỹ thuật xác định “phi

lý thuyết” bằng cách áp dụng phương pháp xác định cấu trúc truyền thống dựa trên

các lý thuyết và lập luận kinh tế để xác định sai số cấu trúc từ phần dư , từ đó tiến hành các phân tích phản ứng đẩy tương tự như phương pháp luận VAR (do đó

được gọi là “Structural VAR”) (tham khảo Phụ lục 3)

3.4 Ứng dụng của VAR – SVAR

Theo quan điểm của Sims, VAR rất hữu ích trong việc dự báo và tìm hiểu cơ chế tác động của những cú sốc trong nền kinh tế Nhiều bài nghiên cứu sau đó cũng thừa nhận rằng VAR là công cụ mạnh để giải thích chuỗi thời gian và dự báo Đối với các thử nghiệm chính sách, VAR trở thành công cụ chủ yếu để phân tích tác động của các cú sốc trong chính sách Dù vẫn chưa phân tích được những thay đổi chính sách lâu dài, phân tích VAR – SVAR vẫn được sử dụng rất rộng rãi, bao gồm

cả các khu vực ngoài kinh tế vĩ mô như kinh tế tài chính Tựu trung lại, phương pháp VAR được sử dụng để phân tích: tác động của chính sách tiền tệ, tác động của chính sách tài khóa, nhân tố gây ra chu kỳ kinh doanh (tham khảo Phụ lục 4)

4 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP SVAR TRONG PHÂN TÍCH LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM

Dựa trên nền tảng lý thuyết về phương pháp SVAR cùng với các nghiên cứu trước cùng chủ đề, trong phần này tôi sẽ tiến hành xây dựng mô hình phân tích lạm phát ở Việt Nam dựa trên phương pháp SVAR Trong đó đi sâu vào tìm hiểu nguồn gốc lạm phát, thời gian để các chính sách tác động lên lạm phát có hiệu lực cũng như một cú sốc trong chính sách sẽ tác động như thế nào đến lạm phát

4.1 Xây dựng mô hình

Để xây dựng được một mô hình SVAR thực nghiệm, chúng ta cần phải giải quyết hai nội dung:

ü (1) - lựa chọn các biến trong mô hình,

ü (2) - thiết lập các hạn chế của mô hình, từ đó đưa ra ma trận cấu trúc

4.1.1 Lựa chọn các biến cho mô hình

Dựa theo những lý thuyết đã có về lạm phát, các nghiên cứu về lạm phát ở Việt Nam gần đây được nêu ra ở phần trước cũng kết hợp nhiều nhân tố từ cả phía chi phí đẩy và phía cầu kéo của lạm phát nhằm giải thích những biến động của lạm phát Tuy nhiên, do thiếu số liệu hoặc do chủ ý của các tác giả, phần lớn các nghiên cứu đều bỏ qua các yêu tố thuộc phía cung và tập chung chủ yếu vào các nhân tố thuộc phía cầu Nhân tố cung duy nhất được xem xét là các cú sốc từ quốc tế (giá của dầu và trong một vài trường hợp giá của gạo) Tóm lại, những nghiên cứu gần đây về lạm phát ở Việt Nam xoay quanh các nhân tố: CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá, sản lượng, giá dầu và giá gạo thế giới Hơn nữa, hầu hết các nghiên cứu đều lạc hậu

về số liệu và do đó không tính đến những lần lạm phát gia tăng gần đây cũng như cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới 2008 - 2010 đã dẫn đến hàng loạt những thay đổi trong môi trường kinh tế và chính sách vĩ mô sau đó Do đó trong nghiên cứu này tôi sẽ cân nhắc việc đưa thêm các biến thuộc phía cung và sử dụng số liệu cập nhật mới nhất đến tháng 6 năm 2011, qua đó so sánh với các đánh giá từ những nghiên

cứu trước đây và xem xét các vấn đề mới để cung cấp bức tranh toàn diện hơn, mới

mẻ hơn về lạm phát ở Việt Nam

Có rất nhiều các yếu tố trong nền kinh tế có tác động đến mức giá, tuy nhiên một

mô hình vĩ mô không thể nào bao hàm được tất cả Chưa kể đến một mô hình với quá nhiều biến có thể dẫn đến một kết quả sai lệch do các hạn chế, tương quan giữa các biến này Chính vì thế, vấn đề của người lập mô hình là cần xây dựng một mô hình với ít nhất số biến nhưng vẫn có thể thể hiện được đầy đủ những tác động quan trọng của chúng Để xem xét các nhân tố tác động đến lạm phát ở Việt Nam, bài nghiên cứu sử dụng các lý thuyết kinh tế vĩ mô, các nghiên cứu thực nghiệm trước kết hợp với việc phân tích điều kiện kinh tế - xã hội ở Việt Nam

Dựa trên việc khảo sát các nghiên cứu về các nhân tố vĩ mô quyết định lạm phát tôi xây dựng một mô hình kết hợp giữa cách tiếp cận kinh tế học cơ cấu và cách tiếp cận kinh tế học tiền tệ Điều này nghĩa là lạm phát không chỉ là một hiện tượng tiền

tệ do những méo mó trên thị trường tiền tệ trong nước mà còn là kết quả của các yếu tố cơ cấu/chi phí đẩy Theo nghiên cứu của Chhibber (1991) và một số nghiên cứu thực nghiệm gần đây đối với các nền kinh tế nhỏ, mở thì mức giá của nền kinh

tế (thường được đo bằng chỉ số giá tiêu dùng CPI) sẽ được diễn đạt thông qua giá của các hàng hóa thương mại (giá các loại hàng hóa và dịch vụ mà nước đó xuất khẩu hoặc nhập khẩu) và giá cả hàng hóa phi thương mại (giá cả các hàng hóa

và dịch vụ được sản xuất và tiêu thụ trong nước)

(4.1)

phần giá của các hàng hóa được kiểm soát , tuy nhiên đây là một nhân tố rất khó lượng hóa mà trong hầu hết các nghiên cứu luôn bỏ qua Chính vì thế nhân tố này sẽ không được đề cập đến trong mô hình

Đối với hàng hóa thương mại, những thay đổi trong giá hàng hóa thương mại phụ thuộc vào những thay đổi trong giá quốc tế và những thay đổi trong tỷ giá

hiện tại

(4.2)

Việc mô hình hóa giá của các hàng hóa phi thương mại sẽ khó khăn hơn, và chúng

ta sẽ dựa trên giá cả của hàng hóa nội địa để xem xét sự thay đổi trong giá cả Giả định đặt ra ở đây là thị trường hàng hóa phi thương mại sẽ di chuyển cùng với thị trường hàng hóa trong nước Khi đó, giá hàng hóa phi thương mại sẽ phụ thuộc vào tổng cung và tổng cầu

Về phía cầu, tổng cầu sẽ phụ thuộc vào thu nhập , lãi suất , giá tài sản , thuế và chi tiêu của Chính phủ Những nhân tố này có thể tạo ra dư cầu và tác động lên giá nên được gọi là yếu tố lạm phát do cầu kéo

Về phía cung, theo mô hình tăng giá chuẩn của Bruno (1979) và Gordan (1975) thì giá hàng hóa phi thương mại sẽ là một hàm của chi phí lao động ( ), chi phí đầu vào ( ) (các hàng hóa trung gian nhập khẩu và sản xuất trong nước) và sự tăng giá

từ phía cung ( do thị trường không hoàn hảo Các nhân tố này còn được gọi là nhân tố chi phí đẩy, tác động lên lạm phát trong nước

Trong đó, đại diện cho sự tăng giá theo những thay đổi của nền kinh tế khi cầu vượt mức và bản thân cầu vượt mức dẫn đến lượng tiền thực tế trong thị trường tiền

tệ trong nước ( ) dư thừa Do khó khăn trong việc lượng hóa nên các

nghiên cứu thường sử dụng biến EMB để thay thế Trong đó:

lần lượt là cung và cầu tiền Thị trường tiền tệ cân bằng khi EMB bằng 0

lần lượt là sản lượng, lãi suất và mức giá kỳ vọng

Tổng hợp từ (4.1) – (4.5) ta có:

Đây là mô hình chung để xác định các nhân tố cơ bản gây ra lạm phát ở các nền kinh tế nhỏ, mở Các nhân tố này được phân thành 4 nhóm cơ bản (i) giá của khu vực nước ngoài, (ii) tỷ giá, (iii) cầu kéo, (iv) chi phí đẩy Tuy nhiên để sử dụng ở mỗi nền kinh tế chúng ta cũng cần quan tâm đến 2 vấn đề Một là tùy thực trạng lạm phát ở mỗi quốc gia mà chúng ta sử dụng các biến đại diện cho phù hợp, có thể sử dụng thêm các biến đặc trưng cho mỗi quốc gia Hai là dữ liệu có sẵn để chúng ta sử dụng cho mô hình hay không Dựa trên hai vấn đề này, tôi có một số điều chỉnh đối với các biến sử dụng trong mô hình

- Thứ nhất, đối với biến giá từ khu vực nước ngoài, một số nghiên cứu nước

ngoài sẽ sử dụng chỉ số giá tổng hợp của 13 mặt hàng thiết yếu Tuy nhiên,

do hạn chế dữ liệu, tôi không thể tính toán được chỉ số giá này Thay vào đó, tôi sử dụng giá dầu - hàng hóa có ảnh hưởng quan trọng đến hầu hết các loại hàng hóa khác trong nền kinh tế, và giá gạo do vai trò quan trọng của giá lương thực - thực phẩm trong rổ hàng hóa tính CPI của Việt Nam để thay thế

- Thứ hai, đối với biến kỳ vọng, một số quốc gia sẽ sử dụng biến lạm phát kỳ

vọng được đo lường hàng tháng hoặc hàng quý thông qua các chương trình khảo sát hoặc tính toán dựa trên thị trường tài chính Tuy nhiên, số liệu này vẫn chưa được đo lường ở Việt Nam nên trong mô hình ở đây, biến này sẽ không được xem xét tới

- Thứ ba, do thiếu dữ liệu đầu vào đáng tin cậy, tôi sẽ không sử dụng biến tiền

lương Thay vào đó sẽ xem xét biến số giá bán của người sản xuất (PPI), cũng có thể xem như biến đại diện cho chi phí từ phía người sản xuất

- Thứ tư, không có một biến cụ thể nào có thể đại diện về phía cung, cụ thể là

các yếu tố chi phí đầu vào để sản xuất trong nước Ở đây bài nghiên cứu chỉ xét đến trường hợp yếu tố đầu vào của các doanh nghiệp được nhập khẩu từ khu vực nước ngoài, vì thế nó sẽ chịu ảnh hưởng bởi chỉ số giá nhập khẩu

- Thứ năm, về phía cầu tôi bỏ qua biến giá cả tài sản, thuế và chi tiêu của

Chính phủ do không thu thập được số liệu đáng tin cậy Biến chi tiêu của

Chính phủ hàm ý thể hiện một phần qua biến cung tiền Thay vào đó, tôi sử dụng biến lỗ hổng sản lượng công nghiệp được đo lường bằng chênh lệch giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng để thể hiện áp lực về phía cầu Theo lý thuyết, khi tăng trưởng trong sản lượng thực tế cao hơn nhiều so với sản lượng tiềm năng tạo áp lực tăng lạm phát thông qua sự gia tăng cầu lao động và tiền lương dẫn đến chi phí sản xuất tăng cao

- Thứ sáu, nghiên cứu sử dụng biến tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng (NEER) được

tính bằng một rổ tỷ giá của tốp 20 các nước có lượng giao dịch thương mại (cả nhập khẩu và xuất khẩu) lớn nhất với Việt Nam thay vì dùng tỷ giá song phương (thường là dùng tỷ giá VND/USD) để thể hiện chính xác hơn mối liên hệ giữa tỷ giá và lạm phát

Bảng 4.1 Tóm tắt các biến sử dụng trong mô hình

Giá của khu vực nước ngoài Giá dầu thế giới

Giá gạo thế giới

Sản lượng nội địa Lỗ hổng sản lượng công nghiệp

Chi phí từ người sản xuất Chỉ số giá sản xuất Chi phí đầu vào sản xuất trong nước Chỉ số giá nhập khẩu

Dựa trên các phân tích trên, chúng ta sẽ xem tiến hành xem xét mô hình với hệ thống các biến sau:

4.1.2 Thiết lập các hạn chế của mô hình

Việc thiết lập các hạn chế từ đó xây dựng nên ma trận cấu trúc cho mô hình là công việc quan trọng và có ảnh hưởng xuyên suốt đến kết quả ước lượng cũng như các

phân tích sau đó Trong phần này, tôi sẽ thiết lập các hạn chế trong ngắn hạn dựa trên các lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu thực nghiệm trước đó được công nhận rộng rãi, như nghiên cứu của Mardi Dungey và Adrian Pagan (2000), Alessandro Cologni and Matteo Manera (2005)

Dựa trên các nhân tố cơ bản tác động đến lạm phát như phân tích ở trên, đồng thời

để làm rõ phản ứng của lạm phát trước các thay đổi bất ngờ trong chính sách tiền tệ, tôi phân chia các cú sốc thành 5 nhóm:

- (i) cú sốc giá của khu vực nước ngoài,

- (ii) cú sốc trong tỷ giá,

- (iii) cú sốc trong chính sách tiền tệ,

- (iv) cú sốc trong tổng cầu và,

- (v) cú sốc trong tổng cung

(i) Cú sốc giá của khu vực nước ngoài

Trong đó các cú sốc trong nước sẽ không có tác động đến khu vực nước ngoài, mà bản thân các cú sốc này sẽ do chính nó gây ra

Với giá gạo thế giới, Mondi và cộng sự (2011) cho thấy trong thập kỷ gần đây các

cú sốc trong giá dầu thế giới có tác động rõ nét đến giá lương thực, cụ thể là giá gạo thế giới Do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng năng lượng và lương thực trong những năm gần đây khiến công chúng lo ngại trước một cú sốc giá năng lượng sẽ dẫn đến giá lương thực tăng cao nên thực hiện tích trữ lương thực, đẩy giá lương thực tăng trong ngắn hạn

(ii) Cú sốc trong tỷ giá

Tỷ giá tại Việt Nam được điều tiết bởi NHNN và thường có xu hướng giữ ổn định trong thời gian dài, do đó, tỷ giá được cho là hầu như không chịu tác động tức thời bởi các cú sốc khác (Ulrich Camen, 2006; IMF, 2006b; Phạm Thế Anh, 2009)

(iii) Cú sốc trong chính sách tiền tệ

Cung tiền M2 được giả định chịu ảnh hưởng tức thời bởi các cú sốc trong lạm phát, lãi suất và sản lượng (Sousa và Zaghini, 2004; Cologni và Manera, 2005) Hơn nữa

do tỷ giá Việt Nam theo chế độ thả nổi có quản lý (thực tế là giữ ổn định trong một thời gian dài) cho nên cung tiền M2 và lãi suất cũng được điều chỉnh để thực hiện được điều này

Lãi suất được kỳ vọng tăng khi sản lượng cao hơn sản lượng tiềm năng và tỷ lệ lạm phát vượt mục tiêu dài hạn của Chính phủ

(iv) Cú sốc trong cầu:

Cú sốc trong cầu được thể hiện qua sự gia tăng trong lỗ hổng sản lượng Những thay đổi trong hoạt động kinh tế có quan hệ mật thiết với lạm phát, những thay đổi trong tỷ giá, lãi suất và giá dầu Đối với nền kinh tế nhỏ, mở như Việt Nam, sản xuất trong nước phụ thuộc chặt chẽ vào các yếu tố đầu vào được nhập khẩu từ nước ngoài thì một sự thay đổi trong tỷ giá sẽ có tác động đáng kể đến sản lượng trong nước (Võ Văn Minh, 2009)

Cú sốc trong cung

Theo lý thuyết thì cơ chế dẫn truyền sẽ đi từ tỷ giá đến chỉ số giá nhập khẩu, chỉ số giá sản xuất và cuối cùng là chỉ số giá tiêu dùng Và các chỉ số giá này đều chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi những thay đổi trong giá nhiên liệu (Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành, 2010)

Tổng quát, mô hình cấu trúc Гu = ε được cụ thể hóa như sau:

4.2 Dữ liệu và các kiểm định ban đầu

4.2.1 Dữ liệu

Theo nội dung phân tích ở trên, hệ thống các biến sử dụng trong mô hình sẽ được thống kê theo bảng sau:

Bảng 4.2 Tổng hợp nguồn dữ liệu đối với các biến sử dụng

Tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng NE 1/2001 – 6/2011 IMF 3

Lỗ hổng sản lượng 1/2001 – 6/2011 Tính dựa trên

số liệu IMF

4

Chỉ số giá tiêu dùng trong nước 1/2001 – 6/2011 IMF 5

Lãi suất cho vay kỳ hạn 1 năm 1/2001 – 6/2011 IMF 7

Dữ liệu tất cả các biến là số liệu thứ cấp đều được lấy theo tháng từ tháng 1 năm

2001 đến tháng 6 năm 2011 Riêng dữ liệu về PPI chỉ có theo quý, tôi sử dụng phương pháp nội suy để tính toán dữ liệu theo tháng

Các biến đều được sử dụng ở dạng logarit cơ số tự nhiên e trừ biến lãi suất R Riêng các biến: RICE, OIL, GIND, CPI, M2, IMP, PPI sẽ được điều chỉnh mùa vụ trước khi lấy logarit Trong đó biến Lỗ hổng sản lượng công nghiệp GIND được tính từ số liệu sản lượng công nghiệp và sử dụng phương pháp Hodrick – Prescott (Prescott, Nobel kinh tế 2004)

4.2.2 Các kiểm định ban đầu

Kiểm định tính dừng – kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test)

Sử dụng kiểm định Augmented Dickey - Fuller (ADF) xem xét tính dừng của các biến đầu vào, lần lượt trong các trường hợp có chặn, có chặn và xu hướng, không chặn và không xu hướng, kết quả cho thấy các biến ngoại trừ và đều không dừng ở mức ý nghĩa 5% Tiếp tục kiểm định ADF cho các biến (chưa dừng) ở sai phân bậc nhất I(1) ta nhận được toàn bộ các chuỗi đều dừng ở mức ý nghĩa 5% Vậy mô hình sẽ được ước lượng với sai phân bậc nhất I(1) của các biến:

và hai biến ban đầu và (tham khảo Phụ lục 5 và Phụ lục 6)

Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình

Trong mô hình VAR, độ trễ tối ưu của mô hình thường được lựa chọn dựa trên các kiểm định Akaike Information Criterion (AIC), Schwarz Information Criterion (SC)

và LR (tham khảo Phụ lục 7)

Nếu theo tiêu chuẩn AIC, SC và LR thì độ trễ được lựa chọn lần lượt là 8, 1 và 5 Tuy nhiên đối với mô hình SVAR thì các kiểm định này không đủ để đánh giá tác động của các cú sốc được lượng hóa Chính vì thế trong bài này tôi sử dụng phương pháp Portmanteau để kiểm định tính tự tương quan phần dư trong mô hình và đưa ra

độ trễ tối ưu

Kết quả kiểm định Portmanteau đã cho thấy độ trễ của mô hình SVAR nên là 6 Do vậy, bài nghiên cứu sẽ sử dụng trễ là 6 để ước lượng mô hình (tham khảo Phụ lục 8)

Sau khi thực hiện các kiểm định liên quan, tôi tiến hành ước lượng mô hình theo các

cú sốc được thiết lập ở phần trên bằng phần mềm Eview

Sau đó sử dụng hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai để tiến hành các phân tích Kết quả sẽ được trình bày ở phần tiếp theo

4.3 Phân tích tác động của các cú sốc đến lạm phát ở Việt Nam

4.3.1 Kỳ vọng ban đầu về phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ các yếu tố khác

Dựa vào các lý thuyết kinh tế, các nghiên cứu thực nghiệm cả trong và ngoài nước trước đây và nhận định của chính mình, tôi có thể đưa ra các kỳ vọng ban đầu về mối tương quan giữa phản ứng của lạm phát trước các cú sốc từ các yếu tố khác qua bảng tổng hợp ước lượng kỳ vọng dưới đây

Theo đó thì cú sốc từ giá gạo thế giới, cú sốc từ phía cầu (lỗ hổng sản lượng) đều ảnh hưởng không đáng kể đến lạm phát Cú sốc trong lãi suất thì ảnh hưởng theo hướng thích ứng nhiều hơn nên cũng được coi là ảnh hưởng không đáng kể

Cú sốc trong các yếu tố còn lại như: giá dầu thế giới, tỷ giá nói chung (tùy theo các tác giả mà có cách chọn dữ liệu về tỷ giá khác nhau), chỉ số giá tiêu dùng (được hiểu là trễ của chính nó), cung tiền rộng, chỉ số giá nhập khẩu và chỉ số giá sản xuất đều ảnh hưởng lớn và cùng chiều đến lạm phát

Chúng ta sẽ phân tích kết quả từ mô hình ở các phần sau để đối chiếu và giải thích làm rõ hơn đối chiếu với các kỳ vọng này

Bảng 4.3 Kỳ vọng dấu phản ứng của lạm phát trước các cú sốc từ các yếu tố khác

lạm phát Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây

Giá gạo thế giới Không ảnh

hưởng nhiều

Camen (2006); Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010)

Giá dầu thế giới +

Alessandro Cologni và Matteo Manera (2005) ; Martel (2008); Camen (2006); Võ Văn Minh (2009)

Camen (2006); Nguyễn Thị Thùy Vinh và Fujita (2007); Võ Văn Minh (2009); Bicchal (2010); Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010)

Lãi suất cho vay

kỳ hạn 1 năm

Không ảnh hưởng nhiều

Phạm Thế Anh (2009); Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010)

4.3.2 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc về giá từ khu vực nước ngoài

Hình 4.1a Phản ứng của CPI trước cú sốc giá dầu

Hình 4.1b Phản ứng của CPI trước cú sốc giá gạo

Dựa vào hàm phản ứng đẩy của lạm phát trước các cú sốc trong giá dầu và giá gạo cho thấy CPI có chịu ảnh hưởng từ cú sốc giá khu vực nước ngoài, đặc biệt là trong giá dầu Mức độ phản ứng của CPI trước cú sốc trong giá dầu mạnh hơn so với cú sốc trong giá gạo (vì về cơ bản Việt Nam vẫn là nước xuất khẩu gạo, nguồn cung gạo hoàn toàn đáp ứng được nhu cầu trong nước), tuy nhiên mức ảnh hưởng không lớn Điều này một lần nữa khẳng định lạm phát trong nước nguyên nhân chủ yếu không phải do các yếu tố giá khu vực nước ngoài (giá dầu và giá gạo) Đồng thời tác động của các cú sốc này không phải là tức thời mà có một độ trễ nhất định, như giá dầu thể hiện tác động rõ nhất của nó lên lạm phát trong nước là sau khoảng 6 thời kỳ (tháng) và tác động của nó là dai dẳng Kết quả này tương tự như kết quả của các nghiên cứu trước đây

-.02 -.01 00 01 02 03 04

Accumulated Response of D(CPI) to Structural

One S.D Shock1

-.02 -.01 00 01 02 03 04

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Accumulated Response of D(CPI) to Structural

One S.D Shock2

Giá dầu ảnh hưởng lên giá cả của nền kinh tế thông qua 2 kênh: trực tiếp như là một loại hàng hóa tiêu dùng cuối cùng và gián tiếp như một yếu tố đầu vào của quá trình sản xuất Theo hiệu ứng lan truyền này thì cần phải mất một thời gian để giá dầu tác động lên giá cả trong nước, kết quả chạy ra hoàn toàn phù hợp nhưng vấn đề cần xem xét tới là mức tác động của giá dầu lên giá cả trong nước

Tác động này khi phân tích ở Việt Nam có thể khác biệt so với nhiều quốc gia do nguồn cung ứng dầu trong nước không đáng kể và chủ yếu là nhập khẩu từ khu vực nước ngoài phục vụ cho nhu cầu sản xuất Đồng thời việc nhập khẩu dầu còn chịu ảnh hưởng đáng kể bởi những lần điều chỉnh tỷ giá với biên độ lớn trong thời gian gần đây Nếu đúng theo lập luận này thì mức độ tác động của giá dầu lên giá cả trong nước là đáng kể nhưng kết quả lại không đúng như vậy Điều này theo tôi là

do sự quản lý của Chính phủ đối với loại hàng hóa đặc biệt này, giá xăng dầu trong nước không biến động đồng thời với giá xăng dầu trên thế giới mà nó có một độ trễ nhất định và chịu sự điều tiết của Chính phủ Chính điều này làm cho tác động của giá xăng dầu thế giới lên lạm phát trong nước không được thể hiện rõ nét Chính sách quản lý này có những ích lợi nhất định trong việc ổn định lạm phát nhưng với điều kiện là một chính sách quản lý trong dài hạn và hiệu quả nếu không có thể dẫn đến tác dụng ngược lại Đây cũng chính là vấn đề Việt Nam đã gặp phải trong thời gian vừa qua

4.3.3 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc tỷ giá

Hình 4.2 Phản ứng của CPI trước cú sốc tỷ giá

-.02 -.01 00 01 02 03 04

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Accumulated Response of D(CPI) to Structural

One S.D Shock3

Cú sốc trong tỷ giá có tác động làm tăng lạm phát nhưng không lớn Tác động này không tức thời, thể hiện rõ nhất từ kỳ thứ 4 đến kỳ thứ 12 và sau đó có xu hướng giảm dần về 0

Tác động trễ của tỷ giá lên lạm phát là dễ hiểu do các hợp đồng kinh doanh, nhập khẩu thường được ký kết cho một thời gian (tháng, quý…), vì thế nó sẽ không phản ứng ngay lập tức trước các biến động tỷ giá và dẫn đến ảnh hưởng của những biến động tỷ giá này đến giá cả trong nước là không tức thời Nhưng mức độ tác động này cần xem xét lại, tỷ giá tác động đến lạm phát qua nhiều kênh khác nhau, nó tác động trực tiếp đến lạm phát thông qua giá nhập khẩu, giá nhập khẩu tăng sẽ tác động làm tăng chi phí sản xuất nội địa hoặc theo hướng gián tiếp, tỷ giá tác động lên giá nhiên liệu nhập khẩu và làm tăng chi phí sản xuất Vì thế một sự tăng lên trong tỷ giá sẽ tác động đáng kể lên giá cả trong nước Tuy nhiên, điều này chỉ có thể xảy ra khi tỷ giá được thả nổi hoặc điều chỉnh linh hoạt

Riêng đối với Việt Nam, tỷ giá được giữ tương đối cứng nhắc, chỉ từ cuối năm 2008 trở lại đây thì NHNN mới có những đợt điều chỉnh tỷ giá với biên độ lớn hơn, cụ thể lần phá giá gần đây nhất là 9,3% Do đó mà tác động của tỷ giá lên lạm phát mới không lớn như lập luận ở trên Đây cũng là lý do mà các nghiên cứu về tác động của tỷ giá lên lạm phát đối với chuỗi dữ liệu trước năm 2008 đều không cho thấy tác động này

Nghiên cứu của Camen (2006) và Nguyễn Đức Thành cùng các cộng sự (2009) cũng cho kết luận tương tự, chính sách tỷ giá chỉ có tác động cộng hưởng của chính sách tiền tệ đến nền kinh tế chứ không có tác động mạnh mẽ trực tiếp đến lạm phát Điều này lý giải tại sao trong giai đoạn 2004 - 2008, mặc dù tỷ giá được giữ ổn định nhưng lạm phát lại tăng

4.3.4 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc trong chính sách tiền tệ

Hình 4.3a Phản ứng của CPI trước cú sốc cung tiền

Hình 4.3b Phản ứng của CPI trước cú sốc lãi suất

Phản ứng của CPI trước cú sốc lãi suất không nhiều trong khi trước cú sốc trong cung tiền M2 thì CPI lại phản ứng rất mạnh Cú sốc trong cung tiền sẽ làm tăng CPI nhưng CPI không phản ứng ngay lập tức mà trễ khoảng 6 thời kỳ (tháng) và tác động này là dai dẳng Tác động này có thể thấy rõ nhất trong giai đoạn 2005 – 2007, mức tăng cung tiền của Việt Nam là khoảng 91,93% gấp 3,6 lần mức tăng trưởng GDP (25,1%), riêng năm 2007 để mua lại hơn 10 tỷ USD ngoại tệ thì NHNN đã bỏ

ra gần 180.000 tỷ đồng (khoảng 14% GDP), điều này góp phần lý giải cho lạm phát tăng cao trong năm 2007 (12,63%) và 2008 (19,95%) Kết quả này cũng phù hợp kết quả của các nghiên cứu trước đây, hầu hết đều cho thấy CPI phản ứng rất mạnh trước cú sốc trong cung tiền nhưng phản ứng không nhiều với cú sốc từ lãi suất

-.01 00 01 02 03 04

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Accumulated Response of D(CPI) to Structural

One S.D Shock6

-.02 -.01 00 01 02 03 04

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Accumulated Response of D(CPI) to Structural

One S.D Shock7

Kết quả này cho thấy việc quản lý cung tiền một cách hợp lý sẽ góp phần đáng kể trong việc ổn định lạm phát trong nước, nhưng cũng cần lưu ý một điều là tác động của nó không phải là tức thời mà cần thời gian khoảng 6 tháng mới phát huy tác dụng, vì thế mà chính phủ cần có kế hoạch cụ thể để có thể đưa ra đối sách kịp thời Một kết luận khác được rút ra từ phản ứng của lạm phát trước cú sốc lãi suất là việc

sử dụng lãi suất như một công cụ điều tiết lạm phát sẽ không đem lại hiệu quả như mong đợi, tăng lãi suất có thể làm giảm lạm phát nhưng mức giảm không nhiều Chưa kể đến, trong tình hình mặt bằng lãi suất hiện nay ở Việt Nam khá cao thì việc tăng lãi suất có thể làm khả năng tiếp cận vốn sản xuất bị hạn chế, dẫn đến sản xuất

bị ngưng trệ và giá cả khu vực trong nước tăng lên do yếu tố cầu kéo

Tuy nhiên cũng cần lưu ý rằng, số liệu lãi suất mà tôi sử dụng từ IMF chỉ là giá trị danh nghĩa, không phản ánh đúng thực tế mặt bằng lãi suất cao ở Việt Nam trong thời gian vừa qua Chính vì thế nó có thể không thể hiện hết được những ảnh hưởng của lãi suất đến lạm phát Tổng hợp số liệu lãi suất cho vay thực tế từ hệ thống ngân hàng thương mại sẽ cho một kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn

Và một vấn đề khác cũng cần lưu ý trong các phân tích khi sử dụng hàm phản ứng đẩy là khi xem xét cú sốc này thì giả định không tồn tại các cú sốc khác, chính vì

thế các tác động này sẽ khác đi nếu chính phủ thực hiện các chính sách điều chỉnh

4.3.5 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cầu

Hình 4.4 Phản ứng của CPI trước cú sốc trong lỗ hổng sản lượng công nghiệp

-.02 -.01 00 01 02 03 04

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Accumulated Response of D(CPI) to Structural

One S.D Shock4

Cú sốc trong lỗ hổng sản lượng công nghiệp (GIND) tác động không đáng kể lạm phát trong nước Kết quả này cho thấy lạm phát ở Việt Nam nguyên nhân chủ yếu không phải là do cầu kéo Tuy nhiên cần lưu ý, trong một số nghiên cứu do dữ liệu được sử dụng trong giai đoạn mặt bằng lạm phát ở Việt Nam cao (thường là từ năm

2005 trở đi) dẫn đến kết quả là GIND và CPI có mối quan hệ ngược chiều nhau, được hiểu là khi cú sốc trong GIND làm tăng GIND lên sẽ làm cho lạm phát có xu hướng giảm xuống Điều này có thể lý giải bởi tỷ lệ lạm phát cao ở Việt Nam trong những năm gần đây, đỉnh điểm như năm 2008 lạm phát ở Việt Nam lên tới 19,95% Nghiên cứu của Fisher (1993), Barro (1996), Bruno và Easterly (1998) đã chỉ ra mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát mang dấu âm ở nhiều nước khác nhau mà nguyên nhân chủ yếu là do tỷ lệ lạm phát cao Mỗi quốc gia sẽ có một ngưỡng lạm phát mà nếu vượt qua ngưỡng này thì mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng sẽ ngược chiều - Khan và Senhadji (2001), cụ thể hai ông đã tính toán ngưỡng lạm phát đối với một số quốc gia đang phát triển dựa trên chuỗi dữ liệu từ năm 1960-

1998 là khoảng từ 11% - 12%, và nếu ngưỡng này cũng đúng cho Việt Nam thì lạm phát của chúng ta đã vượt xa ngưỡng này trong giai đoạn 2005 - 2011 Để có thể phân tích sâu vào mối quan hệ này thì chúng ta cần có thêm các nghiên cứu để tìm

ra ngưỡng lạm phát cho Việt Nam Chính vì thế nếu lạm phát ở Việt Nam không được kiềm chế trong thời gian tới thì mối quan hệ giữa sản lượng và lạm phát hoàn toàn có thể ngược chiều nhau

4.3.6 Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cung

Hình 4.5a Phản ứng của CPI trước cú sốc giá nhập khẩu

-.02 -.01 00 01 02 03 04

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Accumulated Response of D(CPI) to Structural

One S.D Shock8

Hình 4.5b Phản ứng của CPI trước cú sốc giá bán của người sản xuất

Cú sốc giá nhập khẩu làm tăng lạm phát trong nước và có xu hướng kéo dài trong khi cú sốc từ giá của người sản xuất cũng làm tăng lạm phát nhưng theo thời gian mức tác động giảm dần và tiến về 0 sau khoảng 20 thời kỳ (tháng) Sự tác động của hai cú sốc này đến lạm phát cũng mạnh hơn, cho thấy nguyên nhân lạm phát ở Việt Nam do yếu tố chi phí đẩy đem lại Trong khi tác động của chỉ số giá nhập khẩu là

có độ trễ thì lạm phát phản ứng ngay lập tức trước cú sốc giá bán của người sản xuất mặc dù mức tác động nhỏ Thực tế thì cú sốc trong giá nhập khẩu và cú sốc trong giá bán người sản xuất có thể một phần do biến động trong trong giá nhiên liệu và tỷ giá trong thời gian gần đây (do tỷ giá ở Việt Nam tương đối cứng nhắc trước năm 2008, chỉ có những điều chỉnh đáng kể từ cuối năm 2008 đến nay)

4.3.7 Phân rã phương sai

Để phân tích mức độ đóng góp của các cú sốc của các yếu tố được chọn lên lạm phát trong từng thời điểm cũng như khẳng định lại các phân tích kết quả thu được từ các hàm phản ứng đẩy ta sử dụng thêm kết quả phân rã phương sai

-.02 -.01 00 01 02 03 04

2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 Accumulated Response of D(CPI) to Structural

One S.D Shock9

Period S.E Shock1 Shock2 Shock3 Shock4 Shock5 Shock6 Shock7 Shock8 Shock9

Kết quả cho thấy một điều lạ là ngay tại thời điểm đầu tiên CPI chỉ bị ảnh hưởng 41,30% bởi cú sốc từ trễ của chính nó, tỷ lệ này còn thấp hơn cả ảnh hưởng bởi cú sốc từ PPI chiếm 42,78% Kết quả của những nghiên cứu trước đây về lạm phát ở Việt Nam đều cho thấy CPI thường chịu ảnh hưởng rất lớn từ cú sốc trễ của chính

nó đến hơn 80% Cú sốc từ IMP cũng tác động khá lớn đến CPI, dù chỉ chiếm 6,15% ở kỳ đầu song đến kỳ thứ hai đã bất ngờ chiếm 16,13% và giữ ở mức khoảng 20% cho đến 12 kỳ, trong khi đó cung sốc đến từ phía cầu mà đại diện là lỗ hổng sản lượng công nghiệp GIND rất yếu, cao nhất chỉ 3% cho cả 24 kỳ Như vậy kết quả bài nghiên cứu này một lần nữa khẳng định tình trạng lạm phát cao ở Việt Nam chủ yếu là do cú sốc từ phía cung/chi phí đẩy nhiều hơn do cú sốc từ phía cầu/cầu kéo Ngoài việc tác động mạnh nhất ngay từ đầu với cú sốc từ PPI cũng cho thấy tác động dai dẳng sau 24 kỳ vẫn còn tác động trên 20%, còn IMP là trên 15%

Bên cạnh đó ta thấy cú sốc từ cung tiền M2 có tác động khởi đầu rất yếu ớt chỉ 1,28%, tuy nhiên sau sáu kỳ đã chiếm 9% và sau 12 kỳ là 27%, tỷ lệ này giữ ổn định đến hết 24 kỳ cho thấy tác động dai dẳng của nó; trong khi đó tác động từ cú sốc lãi suất thì không đáng kể Điều này khẳng định lại rằng chính sách tiền tệ mà

cụ thể là cung tiền chỉ có tác dụng sau khoảng thời gian ít nhất là 6 tháng

Còn lại, tác động của cú sốc trong giá dầu, giá gạo và tỷ giá đến lạm phát ở Việt Nam là không đáng kể

Tóm lại, dựa trên các phân tích hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai của lạm phát trước các cú sốc trong giai đoạn 2001 - 2011, chúng ta có thể rút ra các kết luận sơ bộ quan trọng ban đầu như sau:

- Thứ nhất, lạm phát trong nước có nguyên nhân chủ yếu không phải do giá

khu vực nước ngoài (giá dầu, giá gạo) mà chịu ảnh hưởng chủ yếu từ các nguồn trong nước hay nói cách khác là do các yếu tố nội tại của nền kinh tế

- Thứ hai, tác động của cú sốc trong tỷ giá lên lạm phát trong nước là không

lớn Tuy nhiên nếu tỷ giá tiếp tục biến động với biên độ mạnh hơn trong thời gian tới thì tác động này cần xem xét lại Tỷ giá đóng vai trò là kênh dẫn