Ghi chú: IFS là Thống kê Tài chính Quốc tế của Quỹ Tiền tệ Quốc tế; EIA là Cơ quan Quản lý Thông tin Năng lượng; GSO là Tổng cục Thống kê của Việt Nam.

Nguồn Tổng hợp của tác giả của Philips

Tác giả sử dụng dữ liệu hàng quý của Việt Nam gồm: tổng sản phẩm quốc nội (GDP) (tính bằng nội tệ), giá dầu thô Brent giao ngay (đơn vị USD/thùng), tỷ giá hối đoái danh nghĩa song phương giữa Việt Nam và Mỹ (đơn vị VND/USD), và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) làm thước đo tỷ lệ lạm phát. Dữ liệu tài chính được thu thập từ các nguồn Tổng cục Thống kê (GSO), Thống kê Tài chính Quốc tế (IFS) của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Cơ quan Quản lý Thông tin Năng lượng (EIA). Tất cả dữ liệu được điều chỉnh theo mùa và chuyển sang dạng logarite. Giá trị của lỗ hổng sản lượng được tính bằng logarite tỷ số của sản lượng thực tế và tiềm năng. Tác giả dùng bộ lọc Hodrick–Prescott (HP) (Hodrick và Prescott, 1981) để ước tính sản lượng tiềm năng bằng cách loại bỏ yếu tố có tính chu kỳ và tách các yếu tố có tính xu hướng. Sau đó dựa trên chuỗi dữ liệu thực tế, tác giả ước lượng chuỗi dữ liệu xu hướng và xem đây là sản lượng tiềm năng của nền kinh tế. Tham số độ mịn (ký hiệu là λ) trong bộ lọc HP có giá trị là 1.600; đây là cách tiếp cận phổ biến khi áp dụng cho dữ liệu hàng quý (Flashel và cộng sự, 2008). Mẫu dữ liệu trong nghiên cứu này gồm 55 quan sát trải dài trong giai đoạn quý I/2009–quý III/2022.

Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng mô hình NARDL để phân tích hiệu ứng truyền dẫn bất đối xứng của giá dầu đến lạm phát, và thu được cả tổng từng phần dương (∆opt+) và âm (∆opt-) bằng cách phân tách chuỗi giá dầu (op_t) theo công thức sau:

Trong đó, opt+ và opt- là quá trình tổng từng phần của các thay đổi dương (tăng giá) và âm (giảm giá) trong chuỗi giá dầu (opt). Sau đó, tác giả đưa các chuỗi thay đổi dương và âm vào mô hình ARDL đối xứng và thu được mô hình ARDL phi tuyến.

Kết quả nghiên cứu

Thống kê mô tả các biến nghiên cứu được trình bày trong Bảng 2.

Ghi chú: p là mức giá cả; op là giá dầu; gap là lỗ hổng sản lượng; và er là tỷ giá hối đoái.

Nguồn: Tính toán của tác giả.

Ghi chú: p là mức giá cả; op là giá dầu; gap là lỗ hổng sản lượng; và er là tỷ giá hối đoái. Lev và Diff tương ứng ký hiệu kiểm định tại bậc gốc và sai phân bậc nhất. *, ** và *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả

Kiểm định nghiệm đơn vị truyền thông. Bảng 3 cho thấy, sau khi lấy sai phân, toàn bộ các kiểm định nghiệm đơn vị đều xác nhận chuỗi mức giá cả (p) dừng. Như vậy, chuỗi mức giá cả thể hiện ranh giới I(0)/I(1). Mẫu hình tương tự cũng được tìm thấy ở chuỗi tỷ giá hối đoái (er), khi kiểm định ADF và PP xác nhận chuỗi dừng tại bậc gốc, tức I(0); trong khi kiểm định DF–GLS xác nhận chuỗi tỷ giá hối đoái tuân theo quá trình I(1). Ngoài ra, đối với chuỗi giá dầu (op), các kiểm định tính dừng truyền thống đồng loạt xác nhận chuỗi là I(1). Đối với chuỗi lỗ hổng sản lượng (gap), toàn bộ các kiểm định ADF, PP và DF–GLS đều xác nhận chuỗi dữ liệu tuân theo quá trình I(0). Do đó, chuỗi dữ liệu chứa nghiệm đơn vị tại bậc gốc đều bị bác bỏ tại mức ý nghĩa 1%.

Ghi chú: p là mức giá cả; op là giá dầu; gap là lỗ hổng sản lượng; er là tỷ giá hối đoái. *, ** và *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Giá trị tới hạn của kiểm định ZA tại các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% lần lượt là –4,58, –4,93 và –5,34.Nguồn: Tính toán của tác giả

Tuy nhiên, các kiểm định nghiệm đơn vị ADF và PP truyền thống không tính đến điểm gãy cấu trúc xảy ra trong chuỗi thời gian. Trong giai đoạn nghiên cứu quý I/2009–quý III/2022, nền kinh tế Việt Nam chứng kiến nhiều sự kiện trong nước và quốc tế nổi bật có thể làm phát sinh các điểm gãy cấu trúc trong các chuỗi kinh tế vĩ mô, chẳng hạn lạm phát trong nước đạt đỉnh trong năm 2011, giá dầu thế giới giảm mạnh, dịch bệnh COVID–19 bùng phát trong năm 2020, chiến tranh thương mại Mỹ–Trung trong năm 2018 hoặc xung đột Nga–Ukraine trong năm 2022... Sự tồn tại của các điểm gãy cấu trúc trong chuỗi thời gian làm giảm độ tin cậy trong kết quả của các kiểm định truyền thống. Do đó, tác giả thực hiện thêm kiểm định nghiệm đơn vị Zivot và Andrews (ký hiệu là ZA), cho phép sự tồn tại 1 điểm gãy cấu trúc nội sinh duy nhất. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ZA được trình bày tại Bảng 4 cho thấy, chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị tại bậc gốc với điểm gãy cấu trúc bị bác bỏ duy nhất tại mức ý nghĩa 1% đối với chuỗi lỗ hổng sản lượng (gap). Do đó, chuỗi lỗ hổng sản lượng thể hiện quá trình I(0), tương tự kết luận từ các kiểm định tính dừng truyền thống.

Mặt khác, sau khi lấy sai phân, toàn bộ giá trị thống kê t đều lớn hơn giá trị tới hạn tại mức ý nghĩa 1% (là –5,34); do đó, giả thuyết không của chuỗi dữ liệu có nghiệm đơn vị tại sai phân bậc nhất với điểm gãy cấu trúc đều bị bác bỏ tại mức ý nghĩa 1%. Có thể kết luận các biến số còn lại đều là I(1). Tóm lại, các chuỗi dữ liệu dừng tối đa tại bậc nhất, và không có biến số nào I(2). Ngoài ra, mẫu dữ liệu bao gồm các biến số có bậc tích hợp hỗn hợp, gồm I(0) và I(1); do đó, phương pháp ARDL tuyến tính và phi tuyến là phù hợp nhất để khám phá mối liên kết đối xứng và bất đối xứng giữa giá dầu và lạm phát tại Việt Nam.

Ghi chú: *, ** và *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%; I(0) là cột giá trị tới hạn dưới; I(1) là cột giá trị tới hạn trên; Sig. là mức ý nghĩa thống kê.

Nguồn: Tính toán của tác giả

Tiếp theo, kết quả kiểm định đồng liên kết được trình bày trong Bảng 5. Kết quả Bảng 5 cho thấy, tác giả đều phát hiện mẫu hình cân bằng dài hạn đối xứng và bất đối xứng giữa lạm phát và các yếu tố xác định (bao gồm cả giá dầu).

Ghi chú: p là mức giá cả; op là giá dầu; gap là lỗ hổng sản lượng; er là tỷ giá hối đoái; *, ** và *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%; ∆ ký hiệu sai phân toán tử và cho thấy hiệu ứng ngắn hạn.

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 6 cho thấy, trong khuôn khổ tuyến tính, hệ số ngắn hạn của biến giá dầu (∆op) là 0,0333 và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Do đó, trong ngắn hạn, giá dầu tác động cùng chiều đến lạm phát, nghĩa là mỗi 1% gia tăng giá dầu thô, lạm phát trong nền kinh tế tăng 0,0333%. Kết quả này cũng được tìm thấy khi chuyển sang hiệu ứng dài hạn. Cụ thể, hệ số dài hạn của biến giá dầu (op) là 0,0564, và có ý nghĩa thống kê tại mức 5%. Tổng hợp lại, tác giả có thể khẳng định tồn tại hiệu ứng truyền dẫn lạm phát của giá dầu thô tại Việt Nam. Cụ thể hơn, giá dầu thô và lạm phát có mối liên kết cùng chiều với nhau. Vì hệ số ngắn hạn của biến giá dầu thấp hơn hệ số dài hạn, có thể thấy hiệu ứng truyền dẫn là tăng dần theo thời gian, trái ngược với các phát hiện trước đây về sự suy giảm hiệu ứng truyền dẫn của giá dầu đến lạm phát.

Ngoài ra, trong khuôn khổ phi tuyến, hệ số ngắn hạn của biến giá dầu tăng (∆op+) và giảm (∆op–) lần lượt là 0,0391 và 0,0306, tất cả đều có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Do đó, tác giả khẳng định:

- Giá dầu tác động cùng chiều đến lạm phát trong ngắn hạn; cụ thể giá dầu tăng 1% khiến lạm phát của nền kinh tế tăng 0,0391%; giá dầu giảm 1% khiến lạm phát giảm 0,0306%;

- Tồn tại hiệu ứng bất đối xứng ngắn hạn về mức độ trong truyền dẫn giá dầu, khi hệ số của ∆op+ và ∆op– là khác nhau;

- Trong ngắn hạn, cú sốc giá dầu dương tác động lên lạm phát mạnh hơn khi so với cú sốc giá dầu âm (∆op+ > ∆op–). Tương tự, chuyển sang hiệu ứng dài hạn, hệ số của biến giá dầu tăng (op+) và giảm (op–) tương ứng là 0,0799 và 0,0688; tất cả đều có ý nghĩa tại mức 1%. Một lần nữa, tác giả có thể khẳng định thay đổi giá dầu tác động cùng chiều đến lạm phát trong dài hạn; mỗi 1% gia tăng giá dầu khiến lạm phát tăng 0,0799%; ngược lại, mỗi 1% suy giảm giá dầu khiến lạm phát giảm 0,0688%. Ngoài ra, hiệu ứng truyền dẫn là bất đối xứng trong dài hạn, và lạm phát phản ứng mạnh hơn trước cú sốc giá dầu dương (hệ số op+ lớn hơn).

Kết luận và hàm ý nghiên cứu

Từ kết quả thực nghiệm với dữ liệu của Việt Nam cho thấy: (i) Tồn tại hiệu ứng bất đối xứng ngắn hạn và dài hạn trong truyền dẫn giá dầu đến lạm phát giá cả trong nền kinh tế Việt Nam; (ii) Giá dầu tác động cùng chiều cả trong ngắn hạn và dài hạn đến lạm phát; (iii) Lạm phát phản ứng mạnh hơn trước cú sốc gia tăng giá dầu khi so với cú sốc suy giảm giá dầu cả trong ngắn hạn và dài hạn; (iv) Hiệu ứng truyền dẫn lạm phát của giá dầu có xu hướng mạnh hơn trong dài hạn.

Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số ý kiến nhằm ổn định mức tăng trưởng của nền kinh tế, tránh các cú sốc gây ra bởi biến động giá dầu, thực thi hiệu quả các chính sách của Chính phủ:

Thứ nhất, chính sách điều hành giá xăng dầu cần hướng tới tạo môi trường cạnh tranh bình đẳng cho doanh nghiệp. Hiện tại, do các doanh nghiệp nhập khẩu hàng đầu đều là doanh nghiệp nhà nước nên sức cạnh tranh trên thị trường chưa đủ mạnh. Việc rút ngắn khoảng cách về thị phần của các doanh nghiệp là rất cần thiết để tạo sự cân bằng trên thị trường xăng dầu. Để tăng cường cạnh tranh giữa các doanh nghiệp, cần phải tăng số lượng các doanh nghiệp tư nhân tham gia thị trường.

Thứ hai, cần nâng cao nhận thức của doanh nghiệp trong việc phòng ngừa rủi ro từ biến động giá dầu bằng các công cụ phái sinh. Chính phủ cần xây dựng các văn bản quy phạm pháp luật để cụ thể hóa các giao dịch phái sinh.

Thứ ba, doanh nghiệp cần có đội ngũ nhân viên có năng lực, hiểu biết tốt về phòng ngừa rủi ro do biến động giá dầu vì hoạt động này rất phức tạp.

Thứ tư, Chính phủ cần tạo điều kiện hơn nữa cho các doanh nghiệp sản xuất năng lượng tái tạo tham gia sâu rộng vào việc cung ứng năng lượng tại Việt Nam, tiến đến giảm cường độ sử dụng năng lượng hóa thạch của nền kinh tế, giảm sự phụ thuộc vào biến động giá dầu thế giới.

Tài liệu tham khảo

1. Alimi, A. S., Olaniran, O. D., & Ayuba, T. (2020), An assymetric evaluation of oil price–inflation nexus: Evidence from Nigeria, Energy Economics Letters, 7(1), 1–11;
2. Fasanya, I. O., Odudu, T. F., & Adekoya, O. (2019), Oil and agricultural commodity prices in Nigeria: New evidence from asymmetry and structural breaks, International Journal of Energy Sector Management, 13(2), 377–401;
3. Filis, G., & Chatziantoniou, I. (2014), Financial and monetary policy responses to oil price shocks: evidence from oil–importing and oil–exporting countries, Review of Quantitative Finance and Accounting, 42, 709–729;
4. Finn, M. G. (2000). Perfect competition and the effects of energy price increases on economic activity, Journal of Money, Credit and banking, 400–416;
5. Herrera, A. M., Lagalo, L. G., & Wada, T. (2015), Asymmetries in the response of economic activity to oil price increases and decreases? Journal of International Money and Finance, 50, 108–133;
6. Hodrick, R. J., & Prescott, E. C. (1981), Postwar U.S. business cycles: an empirical investigation, Discussion Paper, No. 451, Northwestern University;
7. LeBlanc, M., & Chinn, M. D. (2004), Do high oil prices presage inflation? The evidence from G–5 countries, UC Santa Cruz Economics Working Paper.