Quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế với lạm phát và dự báo ngưỡng lạm phát phù hợp cho Việt Nam
Sự phát triển ổn định, bền vững của nền kinh tế phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong đó có lạm phát.
Nghiên cứu áp dụng mô hình VECM từ dữ liệu chỉ số lạm phát và tăng trưởng kinh tế theo thời gian với tần suất năm, được thu thập trong giai đoạn từ 1989 đến 2016 để kiểm định tính dừng, đồng liên kết và kiểm định nhân quả Granger, qua đó đánh giá mối quan hệ giữa lạm phát với tăng trưởng kinh tế và dự báo ngưỡng lạm phát mục tiêu cho Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tại Việt Nam, lạm phát có tác động một chiều đến tăng trưởng kinh tế và 3,5%/năm là ngưỡng lạm phát phù hợp cho Việt Nam.
Theo cách hiểu thông thường, lạm phát có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế vì làm giảm năng suất lao động. Tuy nhiên, đã có không ít nhà kinh tế lập luận rằng, lạm phát ở mức nhẹ sẽ có tác dụng tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Sử dụng các phương pháp tiếp cận khác nhau, Khan & Senhadji (2001) đã tìm ra ngưỡng lạm phát mới cho các nước đang phát triển, các nước công nghiệp và cho rằng nếu lạm phát vượt qua ngưỡng mới này sẽ tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Cụ thể, ngưỡng lạm phát tại các nước đang phát triển là 11-12%/năm; các nước công nghiệp khoảng 1-3%/năm. Một số nghiên cứu khác từ Malaysia, Trung Quốc, Nepal cũng cho thấy, lạm phát có tác động tới tăng trưởng kinh tế (Munir và cộng sự, 2009; Hwang & Wu, 2011; Bhusal & Silpakar, 2012).
Tại Việt Nam, do nhiều nguyên nhân chủ quan và khách quan, tỷ lệ lạm phát có biên độ dao động khá mạnh. Cụ thể, lạm phát từ mức 310% năm 1988 đã giảm xuống 34,7% năm 1989; Lạm phát bình quân giai đoạn 1989-1991 là 56,4%; giai đoạn 1992-1999 là 8,4%; giai đoạn 2000-2001 là 0,15%; giai đoạn 2002-006 là 6,5%; giai đoạn 2007-2011 là 13,8%; năm 2015 giảm xuống còn 0,63% và 2016 là 2,7%. Tương ứng với tăng trưởng kinh tế bình quân giai đoạn 1989-1991 đạt khoảng 6,14%; giai đoạn 1992-1999 là 7,89%; giai đoạn 2000-2001 là 6,8%; giai đoạn 2002-2006 là 7,6%; giai đoạn 2007-2011 là 6,43%; năm 2015 đạt 6,67% và duy trì trên 6% trong năm 2016 (số liệu Tổng cục Thống kê, Bộ Kế hoạch và đầu tư).
Bảng 1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF |
||||
Biến |
Kiểm định ADF |
|||
Chuỗi gốc |
Chuỗi sai phân bậc 1 |
|||
Không có xu thế |
Có xu thế |
Không có xu thế |
Có xu thế |
|
GDP |
-2,982845 |
-4,054293 |
-4,926120** |
-4,583035** |
CPI |
-2,256717 |
-2,388869 |
-7,015454** |
-8,055223** |
** Thống kê có ý nghĩa mức 1%. Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Eviews 8.0
Theo đánh giá của Quỹ Tiền tệ quốc tế (2006), mức lạm phát chuẩn của Việt Nam có thể gần với mức lạm phát của các nước Đông Nam Á, khoảng 3,6%/năm. Tuy nhiên, ảnh hưởng của lạm phát tới tăng trưởng kinh tế là tích cực hay tiêu cực còn phụ thuộc vào ngưỡng lạm phát sử dụng để xác định mối tương quan này. Nghiên cứu của Trần Hoàng Ngân và các cộng sự (2013) cho rằng, trong giai đoạn 1987-2010, lạm phát ảnh hưởng tiêu cực yếu đến tăng trưởng kinh tế. Khác với quan điểm của Trần Hoàng Ngân, nghiên cứu của Nguyễn Trung Chính (2009) cho rằng, giữa tăng trưởng và lạm phát có mối quan hệ đồng biến trong cả dài hạn và ngắn hạn, trong đó sự thay đổi của tăng trưởng nhanh hơn sự thay đổi của lạm phát ở cả hai trường hợp trên. Sử dụng mô hình Panel Smooth Transition Regression (PSTR), Sử Đình Thành (2015) tìm thấy ngưỡng lạm phát mục tiêu là 7,84% cho 5 nước ASEAN, trong đó có Việt Nam. Trong khi đó, sử dụng hồi quy ngưỡng theo phương pháp của Hansen, Nguyễn Anh Phong (2017) nhận thấy sự tồn tại quan hệ ngưỡng giữa tăng trưởng và lạm phát, với ngưỡng lạm phát tối ưu là 3,22%/năm.
Hàm ý chính sách, hướng đến lạm phát mục tiêu với mức tăng trưởng kinh tế tối ưu, thông qua mô hình VECM, bài viết tập trung nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát với tăng trưởng kinh tế Việt Nam giai đoạn 1989-2016, từ đó, dự báo ngưỡng lạm phát phù hợp với giai đoạn hiện nay.
Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ Tổng cục Thống kê, bao gồm chuỗi chỉ số lạm phát (CPI) và tăng trưởng kinh tế (GDP) từ năm 1989 đến 2016.
Mô hình hồi quy dự báo ngưỡng lạm phát: Theo Bhusal & Silpakar (2012), mô hình ước lượng mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế được điều chỉnh như sau: GDP = β0 + β1 * CPI + β2 * Z * (CPI – K) + ut (1). Trong đó, GDP là tỷ lệ tăng trưởng kinh tế; CPI là tỷ lệ lạm phát; Z là biến giả, với Z = 1 nếu CPI > K và Z = 0 nếu CPI ≤ K; K là mức lạm phát tối ưu (ngưỡng lạm phát).
Ước lượng hồi quy các giá trị khác nhau của K. Giá trị K tối ưu được chọn là giá trị làm tối đa hóa R2 với hồi quy tương ứng. Hay nói cách khác, ngưỡng lạm phát tối ưu là mức mà ước lượng của nó làm tối thiểu bình phương các phần dư.
Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu kiểm định tính dừng thông qua kiểm định nghiệm đơn vị, xác định độ trễ tối ưu bằng mô hình độ trễ phân phối tự hồi quy ARDL, xác định số đồng liên kết bằng kiểm định Johansen; đồng thời, phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế bằng mô hình VECM dựa trên hàm phản ứng đẩy và phân rã phương sai. Qua đó, nghiên cứu thấy rằng, các chuỗi phản ứng đẩy chính là khác biệt cốt yếu giữa hai chuỗi thời gian này. Nếu các hệ số trong một phương trình nhỏ hơn 1, các hiệu ứng sẽ giảm theo thời gian và sẽ trở lại gần giá trị cân bằng sau một thời gian nhất định. Trong nghiên cứu này, hàm phản ứng đẩy mô tả ảnh hưởng của cú sốc lạm phát hoặc tăng trưởng đến biến còn lại ở hiện tại hoặc tương lai. Ngược lại, với hàm phản ứng đẩy, nhiệm vụ của phân rã phương sai để đạt được khả năng dự báo. Mục đích của phân rã là để giảm sự không chắc chắn trong một phương trình tới phương sai của sai số trong tất cả các phương trình. Nó giải thích mức độ mà tại đó tăng trưởng kinh tế được giải thích bởi những cú sốc của lạm phát.
Bảng 2: Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen |
||||
Giả thuyết Ho |
Giả thuyết H1 |
Giá trị vết (Trace Statistic) |
Giá trị tới hạn (Critical Value 5%) |
Giá trị xác suất (Prob.) |
R* = 0 |
R = 1 |
24,32273 |
15,49471 |
0,0018 |
R <= 1 |
R = 2 |
9,628370 |
3,841466 |
0,0019 |
Giả thuyết Ho |
Giả thuyết H1 |
Giá trị vết (Trace Statistic) |
Giá trị tới hạn (Critical Value 5%) |
Giá trị xác suất (Prob.) |
R* = 0 |
R = 1 |
14,69436 |
14,26460 |
0,0427 |
R <= 1 |
R = 2 |
9,628370 |
3,841466 |
0,0019 |
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Eviews 8.0
Ngoài ra, khi phân tích mối quan hệ giữa lạm phát với tăng trưởng kinh tế bằng mô hình VECM, nghiên cứu còn thực hiện kiểm định nhân quả Granger để xem xét mối quan hệ động ngắn hạn giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế; kiểm định đồng liên kết Johansen mối quan hệ dài hạn giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế.
Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Phân tích thống kê mô tả
Kết quả phân tích thống kê mô tả các chuỗi dữ liệu cho thấy, tốc độ tăng trưởng kinh tế trung bình giai đoạn nghiên cứu đạt mức xấp xỉ 7%/năm, trong khi đó tốc độ tăng giá tiêu dùng bình quân khoảng 12,8%/năm; hệ số Skewness của hai biến nghiên cứu đều lệch phải; Kurtosis của cả hai biến > 0 nên hai biến có hình dạng nhọn. Theo kiểm định Jarque – Bera, biến GDP có P-value = 0,451975 > 5% nên GDP có phân phối chuẩn; Ngược lại, biến CPI có P-value = 0,00000 < 5% nên CPI không có phân phối chuẩn.
Kiểm định mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế
Kiểm định tính dừng: Kiểm định tính dừng nhằm đảm bảo việc sử dụng mô hình VECM là hợp lý và đáng tin cậy. Trong trường hợp chuỗi dữ liệu hay các sai phân của nó không dừng, mô hình VECM sẽ không thể sử dụng được. Đầu tiên, kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu gốc. Giả thuyết Ho là chuỗi không dừng (chuỗi có nghiệm đơn vị). Nếu p – value > 0,01 thì chấp nhận Ho, tức là chuỗi không dừng tiếp tục lần lượt lấy sai phân từng chuỗi và kiểm định tính dừng.
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị của 2 chuỗi dữ liệu theo thời gian GDP và CPI cho thấy, xét trên chuỗi ban đầu (chuỗi gốc), các biến nghiên cứu không dừng trong cả hai trường hợp có xu thế và không có xu thế. Đối với chuỗi sai phân bậc 1, tương ứng D(GDP) và D(CPI), hầu hết các chuỗi dừng trong cả hai trường hợp không có xu thế và có xu thế. Như vậy, chuỗi dữ liệu phù hợp để đưa vào phân tích ở những bước tiếp theo và dự báo ngưỡng lạm phát tối ưu cho Việt Nam. Dựa vào kết quả trên, nghiên cứu tiếp tục sử dụng phương pháp VECM theo tiếp cận Johanson để ước lượng mối quan hệ dài hạn giữa GDP và CPI thông qua hai biến D(GDP) và D(CPI) (Bảng 1).
Bảng 3: Kết quả ước lượng bằng mô hình VECM |
|||||
Cointegrating Eq: |
CointEq1 |
|
|
|
|
CPI(-1) C |
-0,139767 -5,924042 |
|
|
|
|
Error Correction: |
D(GDP) |
D(CPI) |
Error Correction: |
D(GDP) |
D(CPI) |
D(GDP(-3)) |
-0,645813 |
-0,623279 |
D(CPI(-3)) |
0,117959 |
0,209513 |
(0,29492) |
(1,41165) |
|
(0,05387) |
(0,25783) |
|
[-2,18979] |
[-0,44153] |
|
[ 2,18989] |
[ 0,81260] |
|
D(GDP(-6)) |
-0,704264 |
0,042426 |
D(CPI(-6)) |
-0,039120 |
0,115759 |
(0,25267) |
(120941) |
|
(0,03446) |
(0,16495) |
|
[-2,78731] |
[ 0,03508] |
|
[-1,13519] |
[ 0,70178] |
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Eviews 8.0
Ước lượng mối quan hệ đồng liên kết giữa GDP và CPI thông qua mô hình VECM: Nghiên cứu thực hiện tìm kiếm độ trễ tối ưu cho mô hình bằng phương pháp ARDL, thông qua kiểm định độ trễ của 2 biến D(GDP) và D(CPI). Kết quả cho thấy, độ trễ phù hợp của GDP là 3 và 6 tại mức ý nghĩa 5%; độ trễ phù hợp của CPI là 4 và 5 tại mức ý nghĩa 10%. Trong kiểm định đồng liên kết giữa GDP và CPI, nghiên cứu tiến hành hai phép kiểm định Johansen (Bảng 2). Kết quả của cả hai phép cho thấy, giả thuyết H0 bị bác bỏ nên GDP và CPI tồn tại một đồng liên kết.
Sau khi đã tiến hành các kiểm định liên quan, kết quả cho thấy, các chuỗi dừng ở sai phân bậc 1 và có một đồng liên kết, do đó nghiên cứu tiếp tục sử dụng mô hình VECM để ước lượng.
Bảng 3 cho thấy, sự tồn tại vector đồng tích hợp thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến trong mô hình và được mô tả bởi phương trình sau: GDP = -5,92 – 0,1398CPI
Hệ số của lạm phát là – 0,1398 cho thấy, trong dài hạn dù có xảy ra cú sốc lạm phát hay không thì lạm phát vẫn tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế, cụ thể cứ CPI tăng 1% thì GDP giảm 0,14%. Như vậy, lạm phát tăng cao sẽ tác động tăng trưởng kinh tế chậm lại, hay nói các khác là mức thay đổi trong lạm phát cao hơn mức thay đổi trong tăng trưởng kinh tế. Kết quả này đồng thuận với các nghiên cứu của Fisher (1993), Khan & Senhadji (2001), Barro (2013) và các nhà nghiên cứu trước đây. Trong hàm tăng trưởng kinh tế, hệ số thống kê t của biến D(GDP(-3)), D(GDP(-6)), D(CPI(-3)) có ý nghĩa ở mức 5%, chứng tỏ D(GDP) trong quá khứ có thể giải thích cho D(GDP) và CPI quá khứ cũng ảnh hưởng đến D(GDP). Đây là cơ sở để dự báo ngưỡng lạm phát tối ưu. Hơn nữa, theo kết quả kiểm định tự tương quan của phần dư, giá trị P-value ở độ trễ 3 là 0,2884>10% và độ trễ 6 là 0,7770>10% nên chấp nhận giả thuyết Ho, kết luận không có tự tương quan của phần dư.
Hệ số điều chỉnh sai số ECT của mô hình VECM đã chứng tỏ, khoảng 0,118% sự mất cân bằng của tăng trưởng kinh tế Việt Nam ở năm trước sẽ được điều chỉnh ở năm tiếp theo. Giá trị ECT nhỏ cho thấy, sự điều chỉnh mất cân bằng rất chậm, nếu xuất hiện cú sốc thì sự mất cân bằng sẽ kéo dài và khó tự hồi phục.
Kết quả phân tích hàm phản ứng xung của mô hình VECM cho thấy, 2 xu hướng quan hệ của tăng trưởng kinh tế và lạm phát như sau:
Bảng 4: Kết quả kiểm định nhân quả Granger |
|||
Dependent variable: D(GDP) |
|||
Excluded |
Chi-sq |
df |
Prob. |
D(CPI) |
12,53618 |
6 |
0,0510 |
All |
12,53618 |
6 |
0,0510 |
Dependent variable: D(CPI) |
|||
Excluded |
Chi-sq |
df |
Prob. |
D(GDP) |
1,750503 |
6 |
0,9412 |
All |
1,750503 |
6 |
0,9412 |
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Eviews 8.0
Thứ nhất, khi có một cú sốc trong quá khứ về tỷ lệ tăng trưởng kinh tế, ngay bản thân nó có phản ứng tức thời tăng, sau đó giảm mạnh đến năm thứ 5 – 6 dần duy trì ổn định.
Thứ hai, khi có một cú sốc lạm phát trong quá khứ, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế sẽ có phản ứng tăng vào năm thứ 1 - 2 và giảm mạnh vào năm thứ 3, sau đó duy trì ổn định.
Như vậy, qua các bước kiểm định có thể thấy, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế chịu tác động một chiều từ tỷ lệ lạm phát (với độ trễ 3) và tỷ lệ tăng trưởng (với độ trễ 3 và 6). Đây chính là cơ sở đề xuất mô hình nghiên cứu và xác định ngưỡng lạm phát tối ưu.
Kiểm định nhân quả Granger mối quan hệ giữa GDP và CPI: Kiểm định nhân quả Granger được sử dụng để xem xét mối quan hệ động giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế. Theo đó, các giả thuyết được đặt ra như sau: H01: Không có tác động Granger một chiều từ tỷ lệ lạm phát sang tỷ lệ tăng trưởng kinh tế; H02: Không có tác động Granger một chiều từ tỷ lệ tăng trưởng kinh tế sang tỷ lệ lạm phát; H03: Không có nhân quả Granger hai chiều giữa tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế.
Bảng 4 cho thấy, nghiên cứu có cơ sở bác bỏ giả thuyết H01, chấp nhận giả thuyết H02 và H03 ở mức ý nghĩa 10%. Nghĩa là có sự tác động Granger một chiều từ tỷ lệ lạm phát sang tỷ lệ tăng trưởng kinh tế.
Xác định ngưỡng lạm phát tối ưu: Theo Bhusal & Silpakar (2012) và các kiểm định từ mô hình VECM, mô hình hồi quy được điều chỉnh như sau: GDPt = β0 + β1 * GDPt-3 + β2 * GDPt-6 + β3 * CPIt + β4 * CPIt-3 + β5 * Z * (CPIt – K) +ut
Trong đó: GDPt-3 là tỷ lệ tăng trưởng kinh tế trong quá khứ với độ trễ 3 năm; GDPt-6 là tỷ lệ tăng trưởng kinh tế trong quá khứ với độ trễ 6 năm; CPI t-3 là tỷ lệ lạm phát trong quá khứ với độ trễ 3 năm; CPIt là tỷ lệ lạm phát năm hiện tại (năm t); Z là biến giả, với Z = 1 nếu CPI > K và Z = 0 nếu CPI ≤ K; K là mức lạm phát tối ưu (ngưỡng lạm phát); ut là sai số
Kết quả hồi quy cho thấy, ngưỡng lạm phát tối ưu cho Việt Nam là 3,5% tại mức R2 đạt giá trị lớn nhất (0,235013), RSS nhỏ nhất (30,075160).
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy, có mối quan hệ giữa GDP và CPI trong dài hạn nên có thể khẳng định, có mối quan hệ nhân quả một chiều giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Fisher (1993), Singh & Kalirajan (2003), Faria & Carneiro (2001), Robert J.Barro (2013), Sử Đình Thành (2015), Hồ Thị Lam (2015) và hầu hết các nhà nghiên cứu khác.
Ngưỡng lạm phát tối ưu cho Việt Nam tìm được trong nghiên cứu là khoảng 3,5%/năm. Theo đó, nếu lạm phát được duy trì dưới 3,5%/năm thì sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, ngược lại, nếu lạm phát cao hơn mức tối ưu này thì sẽ gây ra những tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Sử Đình Thành (2015), Trần Hoàng Ngân và cộng sự (2013), Nguyễn Trung Chính (2009), cho dù ngưỡng lạm phát tìm được có phần chênh lệch so với các nghiên cứu này.
Kết luận và khuyến nghị
Kết quả nghiên cứu cho thấy, chiều ảnh hưởng của lạm phát đến tăng trưởng thể hiện rõ hơn nhưng không thấy tác động ở chiều ngược lại là tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến lạm phát. Quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và lạm phát là mối quan hệ dài hạn, nếu không có bất kỳ cú sốc nào thì lạm phát vẫn tác động tới tăng trưởng kinh tế một mức trung bình khoảng 10%. Ngưỡng lạm phát cho nền kinh tế Việt Nam hợp lý là 3,5%/năm.
Để duy trì lạm phát mục tiêu, Chính phủ cần điều chỉnh đồng bộ cả chính sách tài khóa và tiền tệ, gồm:
Về chính sách tài khóa: Cần điều chỉnh chính sách thuế theo hướng tăng thu ngân sách nhưng giảm dần thuế suất, mở rộng phạm vi và đối tượng nộp thuế; Giảm bớt các nhóm mặt hàng không chịu thuế và thuế suất ưu đãi, đảm bảo nguyên tắc công bằng trong thu thuế và phù hợp với thông lệ quốc tế; Kiểm soát chi tiêu công và nâng cao hiệu quả quản lý chi tiêu công; Giải quyết thâm hụt ngân sách hợp lý nhưng không gây áp lực lên lạm phát.
Về chính sách tiền tệ: Trong bối cảnh kinh tế Việt Nam hiện nay, chính sách thắt chặt tiền tệ nên tiếp tục duy trì nhằm mục tiêu kiểm soát lạm phát. Theo đó, cần tăng dự trữ bắt buộc, hạn chế gia tăng lãi suất cho vay nhằm khuyến khích đầu tư sản xuất, giảm lợi ích giữ đồng USD để tránh tình trạng nắm giữ đồng USD và phân tán nguồn ngoại tệ trong nền kinh tế.
Tài liệu tham khảo:
- Hồ Thị Lam (2015), Hiệu ứng ngưỡng trong mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, số 217;
- Nguyễn Anh Phong (2017), Tăng trưởng kinh tế và ngưỡng lạm phát tối ưu, Tạp chí Tài chính, số tháng 05/2017;
- Trần Hoàng Ngân và cộng sự (2013), Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam thời gian qua, Tạp chí Phát triển kinh tế, số 276;
- Su Dinh Thanh (2015), Threshold effects of inflation on growth in the ASEAN- 5 countries: A Panel Smooth Transition Regression approach, Journal of Economics, Finance and Administrative Science 20, 41-48.