Cơ Sở Lựa Chọn Mô Hình Nghiên Cứu

TÓM TẮT CHƯƠNG 1

Trong chương 1, tác giả đã thực hiện tổng quan một số công trình nghiên cứu được thực hiện cho một số nước trên thế giới cũng như cho Việt Nam, đã hệ thống lý thuyết nghiên cứu về đề tài quan hệ giữa THNS và THTM. Với trên 50 năm nghiên cứu về chủ đề này, các nhà khoa học đã cho đưa ra một bức tranh đa dạng về chiều của mối quan hệ, về cơ chế truyền tải. Về mối quan hệ, nếu xét theo lý thuyết nền tảng thì chỉ có hai loại quan hệ là THNS tác động đến THTM (đồng biến) - được gọi là quan điểm của Keynes và sự tồn tại độc lập giữa THNS và THTM - được gọi là quan điểm của Ricardo. Tuy nhiên tổng quan nghiên cứu lại cho thấy mối quan hệ giữa THNS và THTM diễn ra theo nhiều chiều: THNS tác động tới THTM (quan hệ nghịch biến, đồng biến); THTM tác động tới THNS (quan hệ đồng biến, nghịch biến); THNS và THTM tác động lẫn nhau (quan hệ đồng biến) và trường hợp THNS và THTM tồn tại độc lập. Điều đó chứng tỏ, mối quan hệ này khá phức tạp vì cả hai loại thâm hụt đều có thể đứng ở vị trí là tác nhân gây nên ảnh hưởng. Về kênh truyền dẫn, cả lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm đều cho rằng kênh truyền dẫn (là các biến vĩ mô) cũng rất đa dạng (có thể là một kênh, có thể là nhiều kênh). Chính sự phản hồi đa dạng của các kênh truyền dẫn này (trong bối cảnh của các quốc gia có sự khác nhau về đặc điểm kinh tế, xã hội) là những yếu tố tạo nên bức tranh đa sắc màu cho mối quan hệ của hai cán cân của hai khu vực. Kênh truyền dẫn tác động được tổng hợp từ hệ thống lý thuyết có thể phân thành 2 nhóm: nhóm (i) các biến tiền tệ (lãi suất, tiết kiệm tư nhân, đầu tư, tỷ giá, GDP, cung tiền, thuế) và nhóm (ii) biến phi tiền tệ (kỳ vọng, độ mở nền kinh tế, tình hình chính trị…). Với cách đặt vấn đề như vậy, luận án tiếp tục tiến hành nghiên cứu về mối quan hệ này ở Việt Nam trong giai đoạn 2005-2017 trong chương tiếp theo.

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Khái quát về phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện được các mục tiêu nghiên cứu của luận án, các phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng gồm:

2.1.1. Phương pháp phân tích định tính

Phương pháp phân tích định tính được sử dụng gồm thu thập số liệu và nghiên cứu tại bàn. Chúng được sử dụng đan xen nhau trong nhiều công đoạn nghiên cứu của luận án. Cụ thể:

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 257 trang tài liệu này.

- Thu thập số liệu

Phương pháp thống kê được sử dụng trong quá trình tác giả thu thập thông tin về chủ đề nghiên cứu, thu thập lý thuyết và số liệu thứ cấp phục vụ nghiên cứu. Các nguồn chủ yếu mà tác giả khai thác để có được dữ liệu là từ sách, tạp chí chuyên ngành, báo cáo định kỳ của các đơn vị nghiên cứu trong và ngoài nước, của các bộ ngành có liên quan, từ internet và những nguồn khác.

- Nghiên cứu tại bàn

Đây là phương pháp được sử dụng trong phần tổng quan nghiên cứu, hệ thống cơ sở lý thuyết, phân tích thực trạng và nghiên cứu giải pháp.

+ Tổng quan nghiên cứu: Để thực hiện tổng quan nghiên cứu, tác giả thực hiện phương pháp nghiên cứu tại bàn đối với các tài liệu thu thập được Bằng phương pháp tổng hợp, phần tổng quan được trình bày theo nhóm kết quả nghiên cứu. Thông qua biện pháp phân tích và so sánh, tác giả thấy được những mô hình, biến số được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây về chủ đề này trên thế giới cũng như tại Việt Nam và rút ra được khoảng trống cho nghiên cứu về Việt Nam.

+ Hệ thống hoá cơ sở lý thuyết: Trên cơ sở tài liệu đã thu thập được, tác giả tiến hành tổng hợp theo nhóm: Nhóm những yếu tố tác động đến THNS; Nhóm những yếu tố tác động đến THTM; Nhóm tác động đến quan hệ giữa hai loại thâm hụt. Sau đó tác giả tiến hành phân tích, so sánh rồi tổng hợp để thấy được nguyên nhân tồn tại của từng loại quan hệ, cơ chế tác động cũng như những biện pháp để kiểm soát mối quan hệ giữa chúng.

+ Phân tích thực trạng: Để hỗ trợ phân tích định tính thực trạng hai loại thâm hụt

ở Việt Nam trong thời gian nghiên cứu, số liệu thu thập được đã được phân tách theo

các nhóm vấn đề và đưa vào biểu diễn dưới dạng bảng, biểu hoặc đồ thị theo từng mục đích nghiên cứu. Kết hợp giữa tổng quan các tài liệu nghiên cứu và phân tích dữ liệu cho phép Luận án đưa ra những nhận định ban đầu về thực trạng của vấn đề nghiên cứu cũng như đưa ra những giả thuyết cần kiểm định lại bằng phân tích thực nghiệm, nhằm tăng độ tin cậy của phân tích định tính.

+ Nghiên cứu về giải pháp: Xuất phát từ những phát hiện của mô hình nghiên cứu kết hợp với việc xây dựng kịch bản tác động của hai loại thâm hụt, Luận án đã đề xuất giải pháp theo từng kịch bản để kiểm soát hai loại thâm hụt ở Việt Nam trong giai đoạn đến năm 2030. Những đề xuất này đã được đối chiếu và so sánh với định hướng chính sách tăng trưởng của Việt Nam trong giai đoạn này để chỉ ra những điểm tương đồng hoặc đóng góp bổ sung của nghiên cứu cho các cơ quan hoạch định chính sách.

2.1.2. Phương pháp định lượng

Nghiên cứu định lượng được thực hiện sau khi phân tích thực trạng bằng phương pháp định tính. Phân tích định lượng sẽ giúp lượng hóa mức độ tác động giữa các biến nghiên cứu, từ đó kiểm định lại những giả thuyết đã được rút ra từ phân tích định tính.

Với phương pháp này, nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích chuỗi thời gian để đánh giá quan hệ tương tác giữa THNS và THTM bằng sự kết hợp cả phân tích đối xứng và phân tích bất đối xứng. Cụ thể:

- Đối với phân tích đối xứng: để đánh giá về chiều tác động giữa hai biến THNS và THTM trong ngắn hạn và dài hạn, từ đó rút ra được kênh truyền dẫn của mối quan hệ này, luận án sử dụng mô hình VAR, kết hợp với kiểm định hệ số.

- Đối với phân tích bất đối xứng: Luận án sử dụng mô hình NARDL với kiểm định Bound, đồ thị số nhân động bất đối xứng (asymmestric cumulative dynamic multipliers) phản ánh sự tác động của các sốc tăng và giảm của biến độc lập tới biến phụ thuộc. Phương pháp/ kỹ thuật ước lượng mô hình bất đối xứng được phát triển bởi Shin và cộng sự (2011). Để ước lượng mô hình, dựa trên giá trị quan sát của biến giải thích, ví dụ biến X, sẽ tạo ra hai biến, X + (X-positive) và biến X- (X-negative) rồi tiến hành ước lượng mô hình tương ứng với hai biến X+ và X– thay cho biến X.. Sau ước lượng, hệ số của X+ và X- được giải thích như truyền thống. Nếu biến X+ có hệ số mang dấu dương (âm) tức tác động cùng chiều (ngược chiều); nghĩa là nếu biến X tăng thì biến phụ thuộc tăng (giảm). Tương tự như vậy, nếu dấu của hệ số biến X- là dương (âm) thì khi X giảm, biến phụ thuộc sẽ biến động theo chiều ngược lại, tức là giảm (tăng).

2.2. Khung phân tích của Luận án

Từ logic trình bày nêu trên, khung phân tích của Luận án được mô tả như sau:

Phân tích quan điểm về mối quan hệ giữa THNS và THTM

Lý thuyết nền tảng

1.Quan điểm cổ điển (quan hệ 1 chiều, đồng biến) 2.Quan điểm Ricardo (không có mối quan hệ)

Nghiên cứu thực nghiệm

1. Quan hệ 1 chiều, nghịch biến

2. Quan hệ tương tác 2 chiều (đồng biến)

Phân tích thực trạng rút ra các giả thuyết cần kiểm định

Kịch bản 1: Không có mối quan hệKịch bản 2: Có mối quan hệ

Điều hành hai chính sách độc lập, không cần quan tâm đến tác động qua lại

giữa chúng

Chiều tác động

-THNS THTM ?

-THTM THNS ?

-THNS  > THTM ?

Kênhtruyền dẫn

- Lãi suất?

- GDP?

- Tỷ giá?

Tính chấtcủa tác động

- Đối xứng?

- Bất đối xứng?

Nhận định tình hình kinh tế trong nước vàthế giới

Đề xuất giải pháp

- Ngắn hạn

- Dài hạn:

Hình 2.1: Khung phân tích của luận án

Nguồn: Thiết kế của tác giả

2.3. Mô hình nghiên cứu của Luận án

2.3.1. Cơ sở lựa chọn mô hình nghiên cứu

Được gọi là cách thức nghiên cứu truyền thống, phân tích trên cơ sở đối xứng (hay còn gọi là phân tích tuyến tính) được sử dụng phổ biến trong giai đoạn từ những năm 1980 đến trước năm 2010. Bản chất của phân tích tuyến tính là coi tác động của

biến X lên biến Y là như nhau cho dù biến X tăng hay giảm. Điều này có nghĩa là với 1 đơn vị thay đổi của biến X thì cho dù biến X tăng hay giảm, cũng sẽ có mức độ tác động bằng nhau (xét theo trị tuyệt đối) lên biến Y. Trên cơ sở này, sự kết hợp về phương pháp phân tích cũng như mô hình kinh tế lượng được sử dụng rất đa dạng và kết quả thu được là đa chiều. Ở mức độ đơn giản, chủ yếu là hồi qui OLS có Milne (1977), Bernhem (1987), Darrat (1988), Ziet và Pemberton (1990), Datta và cộng sự (2012). Những nghiên cứu này cho thấy phương pháp hồi qui đa biến chỉ giới hạn trong khả năng trả lời hai câu hỏi là “có tồn tại quan hệ giữa hai loại thâm hụt không?” và “quan hệ đó là đồng biến hay nghịch biến?” vì thực tế cho thấy, không có nghiên cứu nào chỉ ra được kênh truyền dẫn giữa hai loại thâm hụt bằng phương pháp này. Sau năm 2000, chủ đề này phần lớn được thực nghiệm với mô hình mới là VAR hoặc VECM (VECM là một dạng đặc biệt của VAR). Những mô hình này về bản chất là một hệ các phương trình và như vậy có đủ khả năng để lượng hóa tác động qua lại nhiều chiều giữa các biến số mà không đòi hỏi các biến phải tuân theo lý thuyết nào. Mặc dù chưa thực sự hoàn hảo (do giới hạn số lượng biến nghiên cứu hay yêu cầu chặt chẽ về tính dừng của các biến-ví dụ như VAR, đòi hỏi các biến phải là I(0) tức là đều phải dừng ở nguyên gốc) song các mô hình này cũng đã mang lại nhiều lợi ích hơn hẳn phương pháp cũ là OLS - bản chất là các phương trình rời rạc nên gặp nhiều khó khăn trong việc đánh giá tác động qua lại giữa các biến. Mô hình mới này đã được áp dụng rộng rãi, từ nghiên cứu cho các nước đang phát triển hoặc mới nổi như của Kouassi và cộng sự (2004), Abbas và cộng sự (2011), Datta và cộng sự (2012), Asrafuzzaman và cộng sự (2013), Trịnh Thị Trinh và cộng sự (2013), Suliková và cộng sự (2014), Seyfettin và Çagri(2014) cho đến nghiên cứu đối với các nước Tây Âu như của Magazzino (2012), Uçal và Bolukbas (2013), các nước OECD như của Mehmet và Filiz (2013), một số nước Trung Đông như của Tosun và cộng sự (2014). Tuy nhiên, điểm chung của những nghiên cứu này là do chỉ sử dụng hai biến số cơ bản THNS và THTM (hoặc thay thế THTM bằng THVL) nên kết quả cũng chỉ dừng ở mức chỉ ra được chiều tác động và loại quan hệ (là đồng biến hay nghịch biến). Cùng thời kỳ với các công trình trên, một số nhà khoa học khác, do đưa vào nghiên cứu một lượng biến số lớn hơn nên đã bắt đầu giải thích được cơ chế truyền tải tác động giữa hai loại thâm hụt. Tiêu biểu là các công bố của Lau và Hock-Ann (2002), Baharumshah và Lau (2007), Bluedorn và Leigh (2011), Eldemerdash và cộng sự (2014), Sử Đình Thành và Bùi Thị Mai Hoài (2011), Nguyễn Hoàng Như Thủy (2012), Nguyễn Lan Anh (2018).

Nghiên cứu trên thế giới về chủ đề này cũng còn được thực hiện thông qua sự kết hợp giữa VAR (hoặcVECM) với mô hình khác để bổ sung cho những hạn chế của các

mô hình với nhau. Tiêu biểu là Ye (2007) kết hợp mô hình đa biến VAR-GARCH với phân tích điểm gãy cấu trúc đa biến để giải quyết vấn đề phương sai thay đổi của chuỗi số liệu. Ngoài ra, sự kết hợp này còn nhằm nâng cao khả năng xác định mối quan hệ dài hạn của các biến trên cơ sở tăng tính linh hoạt cho điều kiện dừng của các biến (không nhất thiết tất cả đều phải là biến I(0) như đối với VAR) và nhằm khắc phục tính tự tương quan của phần dư như các công trình của Arize và Malindretos (2008) kết hợp giữa mô hình VECM với ARFIMA, Tosun và cộng sự (2014) kết hợp VECM với ARDL, Ngakosso (2016) kết hợp kiểm định Bound và mô hình ARDL.

Theo quan điểm của nhiều nhà kinh tế ở cả lĩnh vực nghiên cứu hàn lâm và thực nghiệm thì khi nghiên cứu về thâm hụt kép, nếu chỉ coi quan hệ giữa các biến là tuyến tính thì chưa đầy đủ vì nhiều biến vĩ mô có quan hệ phi tuyến với nhau. Theo Shin và cộng sự (2011), từ năm 1936, nhà kinh tế học J. M. Keynes trong tác phẩm kinh điển Lý thuyết thất nghiệp, lãi suất và tiền tệ đã nhấn mạnh có sự khác biệt trong tác động ở xu thế tăng và giảm của biến số vĩ mô (tác động phi tuyến). Trong lĩnh vực nghiên cứu thực nghiệm thì từ sau năm 2000, nhiều nhóm nghiên cứu về thâm hụt kép cũng đã trực tiếp hoặc gián tiếp thừa nhận tính chất này vì theo họ bản chất các biến vĩ mô là có quan hệ phi tuyến, mà hai cán cân thương mại và tài khóa lại chịu tác động của nhiều biến vĩ mô nên nhiều khả năng quan hệ giữa chúng cũng là phi tuyến (Granger và Yoon, 2002, Schorderet, 2003; Trachanasa và Katrakilidis, 2013). Emmanouil và Constantinos (2013) cũng đã nhấn mạnh rằng đa số những nghiên cứu trước năm 2000 mới chỉ dừng ở mức độ coi tác động giữa các biến số là đối xứng mà bỏ qua yếu tố rất quan trọng đó là quan hệ bất đối xứng giữa các tác động đó. Việc không tính đến tính chất bất đối xứng sẽ hạn chế chất lượng đối với kết quả nghiên cứu. Do vậy sau năm 2010, phân tích trên cơ sở phi tuyến đã bắt đầu được ứng dụng vào thực tế. Cùng với sự xuất hiện của nhiều phương pháp mới sử dụng phân tích bất đối xứng như phân tích đồng tích hợp ẩn, hồi qui đồng tích hợp bất đối xứng hai chiều, mô hình tự phân phối trễ phi tuyến NARDL do Shin và cộng sự (2011) đưa ra được đánh giá là một trong những phương pháp đơn giản nhưng rất linh hoạt. Mô hình này được phát triển dựa trên mô hình ARDL của Pearsan và cộng sự (2001) cùng với kiểm định biên (Bounds test) vốn đã được ứng dụng khá phổ biến trước đó. Mô hình NARDL có điểm mới so với ARDL là tác động của biến X (lên biến Y) được tách bằng tổng tác động của hai thành phần: tác động tăng (X+) và tác động giảm (X-). Mô hình vừa kết hợp đánh giá được tác động bất đối xứng trong cả ngắn hạn và dài hạn giữa các biến, đồng thời có khả năng tự khắc phục nhược điểm tương quan chuỗi đối với phần dư mà các mô hình truyền thống (như hồi qui đa biến hay VAR, VECM…) không tự làm được. Thêm vào đó, điều kiện về tính dừng của các

biến trở nên rất linh hoạt (chấp nhận tổ hợp các biến I(0) và I(1)) nên tạo điều kiện thuận lợi hơn cho nghiên cứu do không phải thực tế chuỗi số liệu nào cũng đạt yêu cầu I(0)). Việc quá phụ thuộc vào điều kiện các biến buộc phải là I(0), theo Arize và Malindretos (2008), sẽ làm sai lệch những đánh giá về quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến. Tiêu biểu cho việc ứng dụng phân tích bất đối xứng có nghiên cứu của Antonakaris và cộng sự (2016), Turan và Karakas (2018), Emmanouil và Constantino (2013), Javed và Naresh (2018). Như vậy có thể thấy, mặc dù mới chỉ có số ít nghiên cứu ứng dụng phương pháp phi tuyến nhưng tất cả đều có chung nhận định là mô hình bất đối xứng có những ưu việt hơn hẳn mô hình đối xứng. Một trong những mô hình phi tuyến giải quyết được nhiều hạn chế của mô hình truyền thống như đã trình bày ở trên (như không phát hiện được quan hệ dài hạn do tác động giữa các biến là bất đối xứng, không thấy được khác biệt trong tác động của biến độc lập trong xu thế tăng và xu thế giảm của chính nó lên một biến phụ thuộc, điều kiện tính dừng của các biến chặt chẽ, không tự khắc phục được tính tự tương quan của phần dư mô hình…) là mô hình NARDL. Với những ưu điểm đó, Luận án sử dụng NARDL như một mô hình kiểm định mới, bên cạnh kiểm định bằng mô hình VAR truyền thống, cho các mục tiêu nghiên cứu của mình.

2.3.2. Nguồn số liệu

Luận án sử dụng số liệu thứ cấp theo quý (từ quý 1 năm 2005 đến quý 4 năm 2017). Nguồn chính của số liệu là từ cơ sở dữ liệu của hai tổ chức Ngân hàng thế giới (WB) và CEIC.

CEIC là công ty chuyên cung cấp số liệu có thu phí, được thành lập năm 1992 bởi một nhóm chuyên gia kinh tế và các nhà phân tích, có trụ sở tại Hồng Kông. Công ty hiện sở hữu kho dữ liệu đóng đồ sộ gồm 5,5 triệu biến số theo chuỗi thời gian thuộc cả kinh tế vi mô và vĩ mô của 200 nền kinh tế và vùng lãnh thổ. Kho dữ liệu này bao trùm 20 ngành sản xuất và 18 khu vực kinh tế vĩ mô khác nhau, được thu thập từ 1,500 nguồn dữ liệu khắp nơi trên thế giới và thường xuyên được cập nhật. CEIC đã khẳng định được chất lượng của kho dữ liệu của mình với thực tế là nhiều nhà nghiên cứu về kinh tế, tài chính, đầu tư đã sử dụng nguồn số liệu này.

Đối với số liệu của WB, luận án sử dụng cơ sở dữ liệu World Bank Indicator Development được công bố hàng năm của tổ chức này. Đây là bộ số liệu lớn về tình hình phát triển kinh tế xã hội của khoảng 180 nước và vùng lãnh thổ trên thế giới. Số liệu của Việt Nam được WB tập hợp từ các nguồn chính thức như Tổng cục thống kê (GSO) Việt Nam và các cơ quan chính phủ có liên quan, đồng thời có sự điều chỉnh để phù hợp với thông lệ quốc tế, nên đảm bảo về độ tin cậy và chính xác. Đây là nguồn số

liệu được các nhà nghiên cứu sử dụng phổ biến. Qua nhiều năm, nguồn số liệu này đã trở nên rất lớn và đóng vai trò quan trọng đối với nghiên cứu sử dụng số liệu thứ cấp.

Để đảm bảo tính tin cậy của số liệu, tác giả đã thực hiện so sánh chéo số liệu lấy từ cơ sở của CEIC và WB với các nguồn khác như GSO, IMF, báo cáo chính thức của một số bộ ngành có liên quan như Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Bộ Công thương, Bộ Tài chính, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Kết quả đối chiếu cho thấy, số liệu đồng thời tồn tại ở CEIC và WB là trùng hợp. Do đó, các số liệu theo quý lấy từ cơ sở dữ liệu của CEIC là đáng tin cậy.

2.3.3. Biến nghiên cứu và thang đo

2.3.3.1. Cơ sở lựa chọn biến nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng 5 biến số gồm: cán cân ngân sách, cán cân thương mại, lãi suất, tỷ giá và GDP. Lý do dẫn đến sự lựa chọn các biến số này như sau:

- Đây là những biến số được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu về chủ đề này trên phạm vi quốc tế. Nhận định này được tác giả rút ra qua quá trình tổng quan nghiên cứu đã có trước đó. Tác giả nhận thấy ngoài việc sử dụng hai biến chính là cán cân ngân sách và cán cân thương mại (thường hay được đại diện bởi THVL), các nhà khoa học thường đưa thêm vào các biến kiểm soát là các biến tiền tệ như GDP, tỷ giá và lãi suất để phục vụ cho mục tiêu xác định kênh truyền tải sốc (Darrat (1998), Lau và Hock-Ann (2002), Baharumshah và Lau (2007), Trương Thị Nguyệt Hằng và cộng sự (2010), Bluedorn và Leigh (2011), Sử Đình Thành và Bùi Thị Mai Hoài (2011), Nguyễn Hoàng Như Thủy (2012), Oseni và Onakoya (2013), Lwanga và Mawejje (2014), Anantha (2016), Javed và Naresh (2018), Turan và Karakas (2018)), Ncanywa và Letsoalo (2018). Thậm chí trong một số nghiên cứu, nếu vì lý do nào đó mà tác giả chưa đưa đủ các biến này vào mô hình thì họ cũng đã phải thừa nhận đây chính là hạn chế trong nghiên cứu của họ (Tosun và cộng sự (2014), Mumtaz, K. và Munir (2016)). Do đó, theo những nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện thì đây là nhóm những biến số quan trọng không thể thiếu để thực nghiệm về thâm hụt kép.

- Lý thuyết kinh tế vĩ mô nền tảng đã thừa nhận đây là những biến số có quan hệ với THNS và THTM như Hall và Taylor (1996), Dornbus và Startz (2004), Mankiw (2015), Salvartore và Diulio (1996). Theo các nhà kinh tế này, thu và chi ngân sách thường chịu sự tác động lớn từ tăng trưởng kinh tế (được đại diện bởi GDP). Khi kinh tế tăng trưởng, thu ngân sách (chủ yếu là các nguồn thu từ thuế) sẽ tăng và chi ngân sách giảm (do chính phủ giảm bớt các mức trợ cấp đối với nền kinh tế). Ngược lại, khi kinh