Ô Ìn Đán G Á Tác Động Củ Đầu Tư Công Tới Lạm Phát

STT

Ký hiệu biến	Giải thích biến	Kỳ vọng dấu	Nguồn
				A., 2011); (Trần Nguyễn Ngọc Anh Thư, Lê Hoàng Phong, 2014); (Tô Trung Thành, 2012);
	LnIP	Logarit tự nhiên của Vốn đầu tư ngoài quốc doanh	+	Solow (1956 và 1957); Romer (1986 và 1989); Grossman, Helpman (1991); (Nguyễn Quang Trung, Trần Phạm Khánh Toàn , 2014); (Hoàng Thị Chinh Thon, Phạm Thị Hương, Phạm Thị Thủy, 2010); (Trần Nguyễn Ngọc nh Thư, Lê Hoàng Phong, 2014); (Tô Trung Thành, 2012);
	LnIF	Logarit tự nhiên của Vốn đầu tư Khu vực có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài	+	Solow (1956 và 1957); Romer (1986 và 1989); Grossman, Helpman (1991); (Nguyễn Quang Trung, Trần Phạm Khánh Toàn , 2014); (Trần Nguyễn Ngọc nh Thư, Lê Hoàng Phong, 2014); (Tô Trung Thành, 2012);
	LnLAB	Lao động đang làm việc trong nền kinh tế (tính ở dạng Logarit tự nhiên)	+	Solow (1956 và 1957); Romer (1986 và 1989); Grossman, Helpman (1991); (Nguyễn Quang Trung, Trần Phạm Khánh Toàn , 2014); (Hoàng Thị Chinh Thon, Phạm Thị Hương, Phạm Thị Thủy, 2010); (Trần Nguyễn Ngọc nh Thư, Lê Hoàng Phong, 2014); (Tô Trung Thành, 2012);

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 255 trang tài liệu này.

3.1.3. ô ìn đán g á tác động củ đầu tư công tới lạm phát

Tương tự như mô hình 1, dựa trên lý thuyết kinh tế học về mối quan hệ giữa chi tiêu công và tăng trưởng kinh tế và xem xét các nghiên cứu trước: Friedman, (1970), Kwon (2006), Rosser (1983), Looney (1990), Nguyễn Lưu Viết Quân (2013), McClain và Nichols (1994), Lê Việt Hùng và Wade ( 2008), Camen (2006), Farhad và Naoyuki (2015), Vương Thị Thảo Bình (2009), Phạm Thị Thu Trang (2009), Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010), Trương Quang Hùng và Nguyễn Hoài Bảo (2004), Nguyễn Anh Phong và Nguyễn Duy Hiệp (2017). Nghiên cứu cho rằng mối quan hệ giữa chi đầu tư công và lạm phát được đánh giá dưới dạng mô hình nghiên cứu như sau:

LnINF =β0 + β1 LnIG+ β2LnIP+ β3OIL+ β4LnLCU +ut (Mô hình 2)

Trong đó:

- LnINF: Logarit tự nhiên của tỷ lệ lạm phát

- LnIG: Logarit tự nhiên của Vốn đầu tư công

- LnIP: Logarit tự nhiên của Vốn đầu tư ngoài quốc doanh

- LNOILP: Giá dầu quốc tế

- LnLCU: Logarit tự nhiên của Cung tiền mở rộng trong nước

14 giả thuyết được đưa ra cụ thể trong hình 2 như sau:

- H2a: Đầu tư công có tác động đến lạm phát

- H2b: Đầu tư công có tác động đến đến đầu tư tư nhân.

- H2c: Đầu tư tư nhân có tác động đến lạm phát

- H2d: Đầu tư tư nhân có tác động đến cung tiền mở rộng

- H2e: Đầu tư tư nhân có tác động đến đầu tư công

- H2f: Đầu tư công có tác động đến cung tiền mở rộng

- H2g: Giá dầu quốc tế có tác động đến lạm phát trong nước

- H2h: Giá dầu quốc tế có tác động thúc đẩy cung tiền mở rộng

- H2i: Cung tiền trong nước có tác động đến đầu tư tư nhân

- H2j: Cung tiền trong nước có tác động đến đầu tư công

- H2k: Cung tiền trong nước có tác động đến lạm phát trong nước

- H2l: Lạm phát có tác động đến cung tiền mở rộng

- H2m: Lạm phát có tác động đến đầu tư công

- H2n: Lạm phát có tác động đến đầu tư tư nhân

Bảng 3.2 : Dấu ì vọng cho hệ số của hình ước lượng 2

STT

Ký hiệu biến	Giải thích biến	Kỳ vọng dấu	Nguồn
I	Biến phụ thuộc
	LnINF	Logarit tự nhiên của tỷ lệ lạm phát
II	Biến độc lập
	LnIG	Logarit tự nhiên của Vốn đầu tư công	+	(Kwon, 2006); (Rosser, 1983); (Looney, 1990); (Nguyễn Lưu Viết Quân, 2013) ; Ogbole & Momodu (2015)
	LnIP	Logarit tự nhiên của Vốn đầu tư ngoài quốc doanh	+	(Kwon, 2006); (Rosser, 1983); (Looney, 1990); (Friedman, 1970); McClain và Nichols (1994); (Nguyễn Lưu Viết Quân, 2013)
	OILP	Giá dầu quốc tế	-	Lê Việt Hùng và Wade, 2008); (Camen, 2006); (Farhad và Naoyuki, 2015); Vương Thị Thảo Bình (2009); Phạm Thị Thu Trang (2009); . (Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành, 2010)

STT

Ký hiệu biến

Giải thích biến

Kỳ vọng

dấu

Nguồn

LnLCU

Cung tiền

Kwon (2006); (Friedman,

1970); (Camen, 2006);

(Trương Quang Hùng và Nguyễn Hoài Bảo, 2004); , (Lê Việt Hùng và Wade, 2008); Phạm Thị Thu Trang (2009); (Nguyễn Anh Phong

và Nguyễn Duy Hiệp, 2017)

3.2. Lựa chọn mô hình định lượng để áp dụng

3.2.1. Lựa chọn mô ìn địn lượng

Có nhiều cách tiếp cận khác nhau để đánh giá tác động của đầu tư, đầu tư công đến tăng trưởng kinh tế và lạm phát. Theo tổng quan các nghiên cứu tiền nghiệm cho thấy, các tác giả trước đây áp dụng các mô hình hồi quy tuyến tính; mô hình tự hồi quy (VAR), hồi quy tự hiệu chỉnh sai số (VECM), hồi quy RDL. Đây là những phương pháp có thể lựa chọn để áp dụng vào nghiên cứu này.

Và vẫn rất ít nghiên cứu áp dụng mô hình V R để đánh giá, ch nh vì vậy, luận án quyết định lựa chọn mô hình V R để ứng dụng vào nghiên cứu tác động của đầu tư công đến tăng trưởng kinh tế và lạm phát tại Việt Nam. Bởi các lý do sau:

- Từ hai thập kỷ trước, Christopher Sims (1980) đã cung cấp một khuôn khổ kinh tế lượng vĩ mô mới mang đến nhiều hứa hẹn: Mô hình vector tự hiệu chỉnh (VAR). Một mô hình tuyến tính, trong đó giá trị hiện tại của mỗi biến được giải thích bằng các giá trị độ trễ của chính nó, cộng với các giá trị hiện tại và quá khứ của các biến n - 1 còn lại. Khung đơn giản này cung cấp một cách có hệ thống để nắm bắt các động lực phong phú trong nhiều chuỗi thời gian. Sims (1980) với mô hình V R đã cung cấp một cách tiếp cận mạch lạc và đáng tin cậy để mô tả dữ liệu, dự báo, suy luận cấu trúc và phân tích chính sách kinh tế vĩ mô. Bộ công cụ thống kê đi kèm với VAR dễ sử dụng và vẫn diễn giải.

- Hồi quy V R đơn giản hơn so với hồi quy VECM hoặc DRL, nhưng vẫn

đảm bảo đánh giá được các tác động qua lại của các yếu tố. Phương pháp này có ưu điểm hơn so với hầu hết các nghiên cứu trước đây về cùng chủ đề (ước lượng các phương trình OLS tĩnh). Nếu như việc ước lượng các phương trình tĩnh đơn lẻ thường phải có giả định mạnh về dạng mô hình và quan hệ nhân quả giữa các biến, thì mô hình VAR bao chứa mọi mối quan hệ tương hỗ động theo thời gian giữa các biến, theo đó, phân t ch được tác động trong ngắn hạn, cũng như quá trình điều chỉnh đến quan hệ ổn định trong dài hạn. Ngoài ra, phương pháp phân t ch dãy số theo thời gian (time series analysis) cũng tránh được một số yếu điểm của phương pháp OLS đơn thuần như hồi quy giả (spurious regression) hoặc tự tương quan.

- Đồng thời mô hình hồi quy VAR vẫn được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu thực nghiệm. Ngay cả các nghiên cứu gần đây dựa trên cách tiếp cận VAR ít hạn chế hơn thường cung cấp các ước tính bổ sung theo cách tiếp cận chức năng sản xuất như một chuẩn mực để đánh giá kết quả VAR (Ligthart, Jenny, 2002).

- Một số điểm lợi ích của mô hình VAR :

• Cho phép xem xét ảnh hưởng động của một cú sốc đối với các biến khác trong mô hình.

• Cho phép đánh giá tầm quan trọng của một cú sốc đối với sự dao động của các biến.

• Cung cấp cơ sở cho việc thực hiện kiểm định nhân quả Granger, để xem xét tác động qua lại giữa các biến trong mô hình.

3.2.2. Mô tả cách thức thực hi n mô hình VAR trong luận án

Phương pháp xử lý dữ liệu và đo lường

Để ước lượng mô hình (1) và (2), trước hết tiến hành kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu nhằm lựa chọn độ trễ tối ưu. Tiếp theo tiến hành hồi quy biến phụ thuộc theo các biến độc lập trong mô hình, kết quả hồi qui là các chỉ dẫn quan trọng về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế và lạm phát ở Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu.

Thực hiện ước lượng mô hình VAR

Để nghiên cứu mối quan hệ dài hạn giữa hai biến, ta sử dụng phương pháp hồi quy đồng liên kết và mô hình sai số hiệu chỉnh được đề xuất bởi Engle và

Granger (1987). Để xác định t nh đồng liên kết giữa các biến, ta tiến hành kiểm định Engle - Granger (EG) hoặc Augmented Engle - Granger (AEG).

Để nghiên cứu sự biến động trong ngắn hạn giữa các biến mà không cần xem xét biến nào là độc lập hay phụ thuộc ta sử dụng phương pháp phân t ch phương sai trong mô hình V R. Phương pháp này nhằm phân tích thành phần tác động lên các biến cần xét dựa trên các yếu tố độ trễ của chúng. Để nhận dạng mô hình VAR, phương pháp được sử dụng phổ biến là kiểm định nhân quả Granger.

Kiể định quan hệ nhân quả Granger trong hình đa biến

Trong mô hình nghiên cứu, đã định dạng mô hình dựa trên hàm sản xuất tân cổ điển và dựa trên các giả thiết các biến độc lập là yếu tố đầu vào đối với sản lượng (GDP). Tuy nhiên, lý thuyết cho thấy các biến này có sự tương tác qua lại lẫn nhau. Nghĩa là có sự phản hồi giữa các biến. Sims (1980) cho rằng nếu tồn tại quan hệ đồng thời giữa một số biến thì các biến này hoàn toàn có vai trò như nhau, không có sự phân biệt giữa các biến nội sinh và ngoại sinh. Tất cả các biến đều là nội sinh.

Sims đã đưa ra mô hình tự hồi quy (V R). V R là mô hình động của một số biến thời gian. Trong mô hình VAR, mỗi một tập hợp các biến được hồi quy dựa trên giá trị quá khứ của bản thân nó và giá trị của các biến khác. Mối quan hệ của các biến được gắn kết với nhau bởi vì đưa vào độ trễ của các biến trong mỗi phương trình cũng như sự mở rộng tương quan trong số các “nhiễu trắng” của các phương trình khác nhau.

Một trong những sử dụng phổ biến của mô hình VAR là kiểm định nhân quả giữa các biến. Một biến yt được cho là quan hệ Granger (1969) được gây ra bởi biến wt nếu như thông tin trong quá khứ và hiện tại của biến wt giúp để cải thiện sự dự báo của biến yt.

3.3. Thống kê mô tả và các kiể định trong hai mô hình nghiên cứu

3.3.1. Mô tả dữ li u củ mô ìn ồi quy VAR

Kết quả thống kê dữ liệu của luận án đối với với các chỉ số thống kê được sử dụng trong mô hình hồi quy VAR (1) và VAR (2) trong giai đoạn 1995 –2019, tương ứng 100 quý, thể hiện ở bảng 3.1.

125

Bảng 3.3 : Bảng ết quả thống ê tả dữ liệu của hai hình hồi quy (N=100)

Biến

Chỉ tiêu	Đơn vị tính	Trung bình	Độ lệch chuẩn	Nhỏ nhất	Lớn nhất
GDP	GDP (giá So sánh 2010)	Tỷ đồng	474.994,8	239.324,2	150.039,0	1.215.568,0
IG	Vốn đầu tư công (giá So sánh 2010)	Tỷ đồng	36.437,4	32.824,0	3.781,8	150.651,2
IP	Vốn đầu tư tư nhân (giá So sánh 2010)	Tỷ đồng	34.932,7	46.372,8	1.781,8	229.861,8
IF	Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (giá So sánh 2010)	Tỷ đồng	82.779,4	53.379,7	13.893,6	252.558,9
OILP	Giá dầu quốc tế	USD/thùng	55,9	27,6	1,0	127,6
LCU	Tăng trưởng Cung tiền M2	%	29,6	20,4	2,4	102,3
LAB	Lao động đang làm việc trong nền kinh tế	Ngàn người	45.370,9	7.841,8	32.147,8	56.103,0

- Giá trị của GDP (giá So sánh 2010) trung bình hàng quý của Việt Nam trong giai đoạn từ 1995-2019 là 474.994,8 tỷ đồng, giá trị GDP thực cao nhất trong một quý có thể đạt được là 1.215.568 tỷ đồng và thấp nhất có thể đạt mức 150.039 tỷ đồng

- Giá trị đầu tư công -IG (giá So sánh 2010) trung bình hàng quý của Việt Nam trong giai đoạn từ 1995-2019 là 36.437,4 tỷ đồng, giá trị IG thực cao nhất trong một quý có thể đạt được là 150.651,2 tỷ đồng và thấp nhất có thể đạt mức 3.781,8 tỷ đồng

- Giá trị đầu tư tư nhân -IP (giá So sánh 2010) trung bình hàng quý là 34.932,7 tỷ đồng, giá trị IP thực trung bình quý cao nhất và thấp nhất tương ứng là 229.861,8 tỷ đồng và thấp nhất có thể đạt mức 1.781,8 tỷ đồng.

- Giá trị vốn đầu tư nước ngoài -IF (giá So sánh 2010) trung bình hàng quý là 82.779,4 tỷ đồng, giá trị IF thực trung bình quý cao nhất và thấp nhất tương ứng là 252.558,9 tỷ đồng và thấp nhất có thể đạt mức 13.893,6 tỷ đồng.

- Giá dầu quốc tế (OILP) trung bình hàng quý là 82.779,4 tỷ đồng, giá trị IF thực trung bình quý cao nhất và thấp nhất tương ứng là 55,9 USD/thùng và thấp nhất có thể đạt mức 1USD/thùng.

- Tăng trưởng Cung tiền M2 trong nước (LCU) trung bình hàng quý tăng 29,6%. Trong đó tháng có LCU thực trung bình quý cao nhất và thấp nhất tương ứng là 102,3%/quý và thấp nhất có thể đạt mức 2,4%/quý.

3.3.3. Kết quả k m địn các k uyết tật củ các mô ìn hồi quy VAR

3.3.2.1. iểm định tính dừng của dữ liệu

Mô hình VAR yêu cầu tất cả các biến nghiên cứu đều phải có tính dừng do đó trước khi đi vào ước lượng mô hình VAR, nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định tính dừng đối với tất cả các biến. Luận án áp dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị - Augmented Dickey-Fuller (ADF) để kiểm tra t nh dừng của các biến. Theo kết quả ở phụ lục được tổng kết ở bảng 3.2 dưới đây, cho thấy các giá trị tuyệt đối của t-Statistic của các biến lớn hơn giá trị Critical value với các mức ý nghĩa 1% và 5%. Với mức ý nghĩa 5% các chuỗi số liệu hầu hết đều đảm bảo tính

Xem tất cả 255 trang.

Ngày đăng: 12/07/2022