Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ ở việt nam trong giai đoạn 1997-2012

Mã số: 27

MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ LỆ LẠM
PHÁT, TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VÀ
CHI TIÊU CHÍNH PHỦ Ở VIỆT NAM
TRONG GIAI ĐOẠN 1997-2012






TÓM TẮT

Bài nghiên cứu này nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh
tế và chi tiêu chính phủ ở Việt Nam.
Trong nghiên cứu này, chi tiêu chính phủ được tách thành chi thường xuyên và
chi phát triển. Bài nghiên cứu được thực hiện bằng cách sử dụng chuỗi dữ liệu thời gian
trong giai đoạn 1997-2012. Các công cụ kinh tế như kiểm định nghiệm đơn vị ADF, mô
hình ARDL, kiểm định đồng liên kết và quan hệ nhân quả Granger được sử dụng để
nghiên cứu mối quan hệ đó.
Các kết quả thu được bằng cách áp dụng các công cụ kinh tế cho thấy có một mối
quan hệ dài hạn giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ. Trong
ngắn hạn, tỷ lệ lạm phát không tác động đến tăng trưởng kinh tế nhưng chi tiêu chính
phủ thì có. Kết quả kiểm định quan hệ nhân quả cho thấy có quan hệ nhân quả hai chiều
giữa tỷ lệ lạm phát và chi phát triển và có mối quan hệ nhân quả một chiều giữa tăng
trưởng kinh tế và lạm phát, giữa chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế, giữa chi tiêu
chính phủ và tỷ lệ lạm phát.



MỤC LỤC

Chương 1. Giới thiệu 5
1.1. Lý do chọn đề tài 5
1.2. Câu hỏi nghiên cứu 5
1.3. Mục tiêu nghiên cứu 5
1.4. Ý nghĩa của đề tài 5
1.5. Kết cấu đề tài 6
Chương 2. Các nghiên cứu trước đây 6
2.1. Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế 6
2.2. Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ 7
2.3. Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và lạm phát 8
Chương 3. Phương pháp nghiên cứu 9

3.1. Dữ liệu 9
3.2. Mô hình 9
3.3. Đo lường các biến 10
3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu 10
Chương 4. Kết quả 11
Chương 5. Kết luận 17
Tài liệu tham khảo 19
Phụ lục 21
Phụ lục 1: Dữ liệu thu thập 21
Phụ lục 2: Dữ liệu thô 22
Phụ lục 3: Dữ liệu chạy mô hình 23


Phụ lục 4: Kiểm định nghiệm đơn vị 24
Phụ lục 5: Ước lượng mô hình 30
Phụ lục 6: Ước lượng ECM 32
Phụ lục 7: Kiểm định nghiệm đơn vị phần dư 34
Phụ lục 8: Kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier 38
5


Chương 1. Giới thiệu
1.1. Lý do chọn đề tài
Lạm phát có vai trò rất quan trọng trong điều hành chính sách kinh tế của mỗi
quốc gia. Ở Việt Nam, trong những năm qua, lạm phát luôn là yếu tố căn bản tác động
đến hiệu quả điều hành chính sách kinh tế.
Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế là chủ đề nghiên cứu sâu rộng
trong vài thập kỷ qua. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu chính thức nào về mối quan hệ
giữa lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ. Vì vậy, bài nghiên cứu này
được thực hiện để bổ sung cho các nghiên cứu trước đó về lạm phát ở Việt Nam.

1.2. Câu hỏi nghiên cứu
Bài nghiên cứu đi tìm câu trả lời cho 2 câu hỏi sau:
 Thứ nhất: Tỷ lệ lạm phát và chi tiêu chính phủ có tác động đến tăng trưởng kinh
tế hay không?
 Thứ hai: Giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ có một
mối quan hệ nào hay không, nếu có thì quan hệ như thế nào?
1.3. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của bài nghiên cứu là bổ sung cho các nghiên cứu thực nghiệm về lạm
phát ở Việt Nam. Cụ thể là :
 Đo lường mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và biến tăng trưởng kinh tế;
 Đo lường mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và biến tổng chi tiêu chính;
 Đo lường mối quan hệ giữa biến tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát và chi tiêu
chính phủ, trong đó chi tiêu chính phủ được tách thành chi thường xuyên và chi phát
triển;
 Nghiên cứu hướng của mối quan hệ nhân quả giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng
kinh tế và chi tiêu chính phủ.
1.4. Ý nghĩa của đề tài
Kết quả từ các mô hình trong bài nghiên cứu đều hữu ích cho việc đánh giá hiệu
quả của các chính sách hiện tại cũng như việc phân tích các chính sách mới về kinh tế
của đất nước.

6


1.5. Kết cấu đề tài
Bài nghiên cứu gồm có 5 chương.
 Chương 1 giới thiệu về bài nghiên cứu;
 Chương 2 xem xét các nghiên cứu trước đây;
 Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu;
 Chương 4 là kết quả;

 Chương 5 đưa ra một số kết luận.
Chương 2. Các nghiên cứu trước đây
2.1. Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế
Một số nghiên cứu thực nghiệm cho thấy lạm phát có thể tác động tiêu cực đến
tăng trưởng kinh tế khi nó vượt qua một ngưỡng nhất định. Fisher là người đầu tiên
nghiên cứu vấn đề này. Trong bài nghiên cứu “Vai trò của các yếu tố kinh tế vĩ mô trong
tăng trưởng kinh tế”, ông đã kết luận rằng khi lạm phát tăng ở mức độ thấp, mối quan
hệ này có thể không tồn tại, hoặc mang tính đồng biến, nhưng một khi lạm phát ở mức
cao thì mối quan hệ này là nghịch biến.
De Gregorio, 1992 nghiên cứu ảnh hưởng của lạm phát lên tăng trưởng kinh tế
bài học từ châu Mỹ Latinh. Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát dai dẳng có thể làm
giảm tăng trưởng triển vọng của Đông Âu cũng như châu Mỹ Latinh. Tuy nhiên, các
thảo luận trong bài không rút ra được bài học nào về mối quan hệ giữa lạm phát và các
vấn đề về thiếu hụt và thặng dư tiền tệ. Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng cho thấy việc thiết
lập một hệ thống thuế hiệu quả có thể ngăn chặn sự phụ thuộc mạnh mẽ lên thuế của
lạm phát và do đó tránh những hậu quả tiêu cực đối với tăng trưởng kinh tế. Ông cũng
đã nhấn mạnh rằng việc loại bỏ lạm phát là cần thiết nhưng không đủ điều kiện để thúc
đẩy tăng trưởng.
Barro, 1995 nghiên cứu về “Lạm phát và tăng trưởng kinh tế”. Từ những phân
tích thực nghiệm, ông phát hiện ra rằng các tác động ước tính của lạm phát đối với tăng
trưởng là tương quan âm một cách đáng kể. Do đó, có một số lý do để tin rằng các mối
quan hệ nhân quả phản ánh từ lạm phát dài hạn cao hơn để làm giảm tăng trưởng. Trong
mọi trường hợp, ảnh hưởng ước tính nhỏ của lạm phát dường như ảnh hưởng đến tăng
7


trưởng là sai lệch. Trong thời gian dài, những thay đổi này trong tốc độ tăng trưởng có
ảnh hưởng đáng kể đến mức sống.
Bruno & Easterly, 1998 đề cập các bài viết gần đó cho thấy tăng trưởng kinh tế
và lạm phát có tương quan âm, một phát hiện thường được cho là phản ánh một mối

quan hệ dài hạn. Nhưng sự tương quan giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế chỉ xuất
hiện với dữ liệu tần số cao và với các quan sát lạm phát cực lớn, không có sự tương quan
chéo giữa mức trung bình dài hạn của tăng trưởng và lạm phát. Bằng cách nghiên cứu
các cuộc khủng hoảng lạm phát cao rời rạc để làm sáng tỏ những nghịch lý thực nghiệm,
hai ông phát hiện ra rằng sự tăng trưởng kinh tế giảm mạnh trong thời gian các cuộc
khủng hoảng lạm phát cao rời rạc, sau đó phục hồi nhanh chóng và mạnh mẽ sau khi
lạm phát giảm.
Ericsson, Irons & Tryon, 2001 bằng cách thực hiện hồi quy ở nhiều quốc gia đã
đưa đến kết luận lạm phát tác động tiêu cực đến tăng trưởng sản lượng nhưng không
mạnh mẽ và không có một mối quan hệ dài hạn giữa tăng trưởng sản lượng và lạm phát.
Guerrero, 2006 trong bài nghiên cứu của mình đã kết luận rằng hướng của quan
hệ nhân quả giữa lạm phát và tăng trưởng không thể được xác định bằng cách kiểm tra
sự tương quan giữa chúng. Kết quả từ bài nghiên cứu cũng cho thấy các nước đã trải
qua siêu lạm phát có xu hướng thể hiện tỷ lệ lạm phát thấp hơn đáng kể so với các nước
mà chưa trải qua. Tuy nhiên, những kinh nghiệm này không tương quan hợp lý với các
yếu tố khác của tăng trưởng dài hạn. Hơn nữa, lạm phát có ảnh hưởng xấu đến sự phát
triển đó là quan trọng về kinh tế và khá mạnh mẽ về mặt thống kê.
2.2. Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ
Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ có thể là tương quan
dương hoặc âm hoặc không có mối quan hệ phụ thuộc vào sự tác động của chi tiêu chính
phủ.
Landu, 1983 và 1985 đã đo lường mối tương quan âm giữa chi tiêu chính phủ và
tăng trưởng kinh tế và gợi ý rằng sự gia tăng chi tiêu chính phủ tương quan với sự suy
giảm trong tăng trưởng kinh tế giữa các nước phát triển.
Devarajan, Swaroop và Zou, 1996 đã đo lường mối tương quan âm giữa các
thành phần vốn của chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế. Trong bài nghiên cứu của
mình, các ông chia chi tiêu chính phủ thành chi hiệu quả và chi không hiệu quả và cho
8

rằng những chi tiêu được coi là hiệu quả nhưng trở thành không hiệu quả nếu số lượng
chi tiêu quá lớn.
Loizidies và Vamvoukas, 2005 đã đo lường mối quan hệ nhân quả giữa quy mô
của khu vực công (tức là tỷ lệ chi tiêu chính phủ theo GNP) và thu nhập bình quân đầu
người thực tế. Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy chi tiêu chính phủ tác động đến thu
nhập thực tế cả trong dài hạn và ngắn hạn. Trong trường hợp của Hy Lạp, sự gia tăng
sản lượng gây ra sự tăng trưởng trong chi tiêu công.
2.3. Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và lạm phát
Atesoglu, 1998; Mallik và Chowdhury, 2002 đã sử dụng chi tiêu chính phủ trong
ý nghĩa tổng hợp ở dạng hàm số của họ.
Atesoglu, 1998 nghiên cứu “Lạm phát và thu nhập thực tế”. Mối tương quan âm
giữa tỷ lệ lạm phát và thu nhập thực tế đã được tìm thấy khi chi tiêu chính phủ được kết
hợp với dấu dự kiến giữa lạm phát và thu nhập thực tế đã thay đổi. Mối tương quan
dương trong dài hạn cho rằng sự gia tăng vừa phải trong lạm phát sẽ làm tăng thu nhập
thực tế
Mallik và Chowdhury, 2002 bằng cách sử dụng phân tích đồng liên kết và mô
hình véc tơ hiệu chỉnh sai số đã tìm thấy mối quan hệ dài hạn tương quan dương giữa
lạm phát và thu nhập thực tế trong hầu hết các trường hợp. Bài nghiên cứu cũng phát
hiện ra rằng trái ngược với niềm tin của học thuyết kinh tế cổ điển mới, chi tiêu chính
phủ cũng tương quan dương với thu nhập thực tế trong dài hạn.
Bài nghiên cứu này dựa trên nghiên cứu “Lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi
tiêu chính phủ trong trường hợp của Pakistan: 1980-2010” của hai tác giả Muhammad
Irfan Javaid Attari và Attiya Y. Javed. Ngoài việc nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ lệ
lạm phát và tăng trưởng kinh tế, giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ như các
bài nghiên cứu trước đây, bài nghiên cứu này đo lường mối quan hệ giữa biến tăng
trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát và chi tiêu chính phủ, trong đó chi tiêu chính phủ được
tách thành chi thường xuyên và chi phát triển và nghiên cứu hướng của mối quan hệ
nhân quả giữa lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ.

9

Chương 3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Dữ liệu
Tổng sản phẩm quốc nội thực (Y) nằm trong giai đoạn 1997-2012 được lấy từ
Tổng cục thống kê.
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) nằm trong giai đoạn 1995-2012 được lấy từ
Worldbank.
Chi thường xuyên (GC) và chi phát triển (GD) của chính phủ nằm trong giai đoạn
1997-2012 được lấy từ Cổng thông tin điện tử của Bộ Tài chính.
3.2. Mô hình
Bài nghiên cứu nghiên cứu các mối quan hệ giống nhau giữa GDP thực, tỷ lệ lạm
phát và chi tiêu chính phủ, và thực hiện theo dạng hàm số tương tự như của Atesoglu,
1998; và Mallik và Chowdhury, 2002 như sau:
lnY
t
= f(∆lnP
t
, lnG
t
) (3.1)
Trong đó:
lnY = logarit tự nhiên của GDP thực
∆lnP = tỷ lệ lạm phát, bằng cách lấy sai phân bậc I của logarit tự nhiên CPI
lnG = logarit tự nhiên của chi tiêu chính phủ thực
Phương trình mô tả các mối quan hệ:
lnY
t
= β
0

+ β
1
∆lnP
t
+ β
2
lnG
t
+ µ
t
(M-1)
Trong đó: β
0
là hằng số, β
1
và β
2
là thông số độ dốc, µ
t
là sai số hồi quy.
Nghiên cứu này tách chi tiêu chính phủ thành chi thường xuyên và chi phát triển.
Đầu tiên, hiệu ứng riêng lẻ của cả hai loại chi tiêu đã được kiểm định.
Thứ hai, hiệu ứng kết hợp của cả hai loại chi tiêu đã được thực hiện bằng cách sử
dụng cùng một phương trình (3.1).
Ba phương trình khác nhau ( là M-2, M-3 và M-4) được rút ra như sau:
lnY
t
= β
0
+ β

1
∆lnP
t
+ β
2
lnGC
t
+ µ
t
(M-2)
lnY
t
= β
0
+ β
1
∆lnP
t
+ β
2
lnGD
t
+ µ
t
(M-3)
lnY
t
= β
0
+ β

1
∆lnP
t
+ β
2
lnGC
t
+ β3lnGD
t
+ µ
t
(M-4)
Trong đó:
lnGC = logarit tự nhiên của chi thường xuyên thực của chính phủ
lnGD = logarit tự nhiên của chi phát triển thực của chính phủ
10


3.3. Đo lường các biến
Biến của tổng sản phẩm quốc nội thực (Y), chi tiêu chính phủ (G), chi thường
xuyên (GC) và chi phát triển (GD) tính bằng tỷ đồng.
Trong đó:
Chi tiêu chính phủ (G) = Chi thường xuyên (GC) + Chi phát triển (GD)
Tỷ lệ lạm phát (P) (%) được đo lường bằng phần trăm thay đổi của logarit tự
nhiên của chỉ số giá tiêu dùng (CPI).
P
t
= (lnCPI
t
- lnCPI

t-1
) x 100%
Trong đó:
P
t
là tỷ lệ lạm phát năm t
CPI
t
là chỉ số giá tiêu dùng năm t
CPI
t-1
là chỉ số giá tiêu dùng năm t-1
Biến tỷ lệ lạm phát (∆lnP
t
) được tính bằng công thức: ∆lnP
t
= lnP
t
- lnP
t-1

3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Ở bước đầu tiên, kiểm định nghiệm đơn vị ADF đã được sử dụng để kiểm tra
xem các biến số kinh tế có dừng hay không. Kiểm định ADF bao gồm hằng số không
xu hướng ở cấp I(0) và sai phân cấp một I(1) của các biến. Độ trễ tối ưu (k) được lựa
chọn theo Tiêu chuẩn Thông tin Schwarz (SIC).
Sau khi tìm thấy tất cả các biến số kinh tế được tích phân bậc I(0) và I(1), bước
thứ hai của kiểm định đồng liên kết ARDL đã được sử dụng bởi việc lựa chọn các bậc
của độ trễ tối ưu VAR.
Sau khi hoàn tất việc lựa chọn các bậc của độ trễ tối ưu VAR, bước thứ ba của

các kiểm định đồng liên kết ARDL đã được thiết lập một mối quan hệ dài hạn (đồng
liên kết) giữa các biến thông qua thống kê F bằng cách áp dụng kiểm định Bound. Trong
giai đoạn đầu tiên, OLS được tính toán để đo lường mối quan hệ dài hạn. Ở giai đoạn
thứ hai, thống kê F đã được tính toán bằng cách áp dụng kiểm định Wald trên ước lượng
của OLS đã được tính toán ở giai đoạn đầu tiên.
Sau khi tìm được mối quan hệ dài hạn giữa các biến, bước thứ tư là ước lượng
các hệ số hồi quy trong dài hạn và ngắn hạn. Trong giai đoạn đầu tiên, các hệ số hồi quy
trong dài hạn đã được ước lượng bằng cách sử dụng kỹ thuật OLS. Như ước lượng trong
dài hạn đã được tính toán, hệ số (ECM) trong ngắn hạn đã được ước lượng trong giai
11


đoạn tiếp theo. Các kết quả ước lượng của ECM cho phép đo lường tốc độ của những
điều chỉnh cần thiết để điều chỉnh các giá trị dài hạn sau một cú sốc ngắn hạn. Sự chắc
chắn của kiểm định liên kết ARDL của đồng liên kết được kiểm tra bởi các kiểm định
nghiệm đơn vị phần dư. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger đã được sử dụng để kiểm
tra hướng của quan hệ nhân quả giữa các biến. Nó đo lường theo 2 cách quan hệ nhân
quả giữa hai hay nhiều biến. Mô hình trải qua các kiểm định dự đoán như mối tương
quan nối tiếp và đặc điểm dạng hàm số. Để nghiên cứu mối tương quan nối tiếp, kiểm
định Breusch-Godfery Langrage Multiplier (LM) được áp dụng.
Cuối cùng, mô hình đã trải qua kiểm định tính dừng. CUSUM và CUSUMSQ
được sử dụng như là giai đoạn cuối cùng của ước lượng ARDL để kiểm tra tất cả các hệ
số trong mô hình ECM dừng hay không.
Chương 4. Kết quả
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF được thể hiện trong bảng 1:
Bảng 1: Thống kê kiểm định nghiệm đơn vị ADF
Biến
Cấp
F-statistics
Giá trị tới hạn ở mức 1%

lnY
I(0)
11.55947
-2.728252
lnG
I(0)
9.616213
-2.728252
lnGC
I(0)
7.141243
-2.728252
lnGD
I(0)
3.927407
-2.728252
lnP
I(0)
1.052473
-2.886101
I(1)
-4.331902
-2.886101

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy chuỗi dữ liệu thời gian của biến lnY,
lnG, lnGC và lnGD dừng ở cấp I(0). Riêng chuỗi dữ liệu thời gian của biến lnP không
dừng ở cấp I(0) nhưng dừng cấp I(1).
Vì vậy, tất cả chuỗi thời gian của các biến số đều dừng trong trường hợp Việt
Nam. Điều này ngụ ý rằng các cú sốc là tạm thời và tác động của chúng sẽ bị loại bỏ
theo thời gian khi chuỗi hồi quy với phương sai dài hạn.

Kết quả kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của từng mô
hình được thể hiện trong bảng 2(a), bảng 2(b), bảng 2(c), bảng 2(d):
12


Bảng 2(a) Kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của mô
hình 1
Bậc
LL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
-11.13
NA
0.002624
0.57
2.68
2.50
1
37.61
62.03*
2.12e-06*
-4.66*
-4.22*
-4.93*

Bảng 2(b) Kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của mô

hình 2
Bậc
LL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
-6.23
NA
0.001076
1.68
1.79
1.61
1
39.94
58.76*
1.39e-06*
-5.08*
-4.65*
-5.35*

Bảng 2(c) Kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của mô
hình 3
Bậc
LL
LR
FPE
AIC

SC
HQ
0
-19.03
NA
0.011028
4.00
4.11
3.93
1
31.75
64.62*
6.15e-06*
-3.59*
-3.16*
-3.84*

Bảng 2(d) Kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của mô
hình 4
Bậc
LL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
2.33
NA
1.59e-05

0.30
0.45
0.21
1
67.16
70.72*
2.96e-09*
-8.58*
-7.85*
-9.03*

* Các ký hiệu bậc độ trễ đã chọn theo tiêu chuẩn: LL: log likelihood; LR:log
likelihood ratio; FPE: Final prediction error; AIC: tiêu chuẩn thông tin Akaike ; SC:
tiêu chuẩn thông tin Schwarz; HQ: tiêu chuẩn thông tin Hannan-Quinn.
Để chọn bậc độ trễ tối ưu cho VAR từ bảng 2 (a), (b), (c), (d) ở trên, điều quan
trọng là chọn bậc đủ cao để đảm bảo rằng bậc tối ưu sẽ không vượt quá nó. Từ số liệu
thống kê ở trên, VAR (1) được lựa chọn.
Kết quả kiểm định Wald được thể hiện trong bảng 3:
13


Bảng 3: Kiểm định Wald
Mô hình
Giá trị kiểm định F
p-value
M-1
432.309
0.000*
M-2
831.641

0.000*
M-3
77.925
0.000*
M-4
507.614
0.000*
* Thể hiện sự bác bỏ giả thuyết H
0
ở mức ý nghĩa 10%
Bảng 3 cho thấy giá trị kiểm định F cho bậc của độ trễ 1 hóa ra là có ý nghĩa ở
mức 10%. Kết quả kéo theo bằng chứng rằng có một mối quan hệ dài hạn giữa các biến
số của toàn bộ mô hình.
Các kết quả của các ước lượng các hệ số hồi quy trong dài hạn được thể hiện
trong bảng 4:
Bảng 4: Các ước lượng trong dài hạn mô hình ARDL
Mô hình
Ước lượng dài hạn
M-1
lnY = 2.351* – 0.006∆lnP + 0.923*lnG
M-2
lnY = 2.932* – 0.027∆lnP + 0.904*lnGC
M-3
lnY = 3.263* + 0.039∆lnP + 0.939*lnGD
M-4
lnY = 2.943* – 0.030∆lnP + 0.943*lnGC – 0.043lnGD
* Ở mức ý nghĩa 10%
Các kết quả được trình bày ở bảng 4 ở trên cho thấy rằng hệ số của tỷ lệ lạm phát
có âm có dương, tuy nhiên điều này không có ý nghĩa thống kê. Hệ số chi tiêu chính phủ
có ý nghĩa thống kê tương quan dương và điều này cũng được phát hiện trong trường

hợp của Úc, Canada, Phần Lan, New Zealand, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Anh và Mỹ
(Atesoglu, 1998; Mallik & Chowdhury, 2002). Trong mô hình 2 và 4, hệ số của chi
thường xuyên của chính phủ có ý nghĩa thống kê. Hệ số của chi phát triển của chính phủ
có ý nghĩa thống kê trong mô hình 3 nhưng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 4.

14


Các kết quả ước lượng hệ số (ECM) trong ngắn hạn được thể hiện trong bảng 5:
Bảng 5: Các ước lượng ECM mô hình ARDL
Mô hình
Biến phụ thuộc: ∆lnY
M-1
0.095 – 0.005∆lnP + 0.420∆lnG – 0.842ECM(-1)
M-2
0.077 – 0.029∆lnP + 0.491∆lnGC – 1.031ECM(-1)
M-3
0.183 – 0.005∆lnP – 0.120∆lnGD – 0.420ECM(-1)
M-4
0.094 – 0.037∆lnP + 0.489∆lnGC – 1.116∆lnGD – 0.973ECM(-1)

Hệ số của cơ chế hiệu chỉnh sai số (ECM) là - 0.842, - 1.031, - 0.420 và -0.973
là khá lớn và điều này cho thấy 84.2%, 103.1%, 42% và 97.3% của trạng thái mất cân
bằng trong GDP của những cú sốc năm trước điều chỉnh trở lại trạng thái cân bằng dài
hạn trong năm nay.
Sự chắc chắn của kiểm định liên kết ARDL của đồng liên kết được kiểm tra bởi
các kiểm định nghiệm đơn vị phần dư.
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị được thể hiện trong bảng 6:
Bảng 6: Thống kê kiểm định nghiệm đơn vị phần dư
Mô hình

F-statistics
Giá trị tới hạn ở mức 1%
M-1
-1.168003
-2.792154
M-2
-2.985853
-2.84725
M-3
-0.937389
-2.792154
M-4
-3.438999
-2.84725

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị phần dư cho thấy chỉ có phần dư ở mô hình 2
và 4 là chuỗi dừng, tức các biến trong mô hình 2 và 4 có đồng liên kết. Hay nói cách
khác, giữa lạm phát, tăng trưởng kinh tế, chi thường xuyên và chi phát triển có mối quan
hệ dài hạn.

15


Kết quả kiểm định quan hệ nhân quả Granger được thể hiện trong bảng 7:
Bảng 7: Các kết quả kiểm định F quan hệ nhân quả Granger
Biến
Giá trị kiểm định F
p-value
lnP → lnY
1.526

0.248
lnY → lnP
4.752*
0.057*
lnG → lnY
1.196*
0.020*
lnY → lnG
0.947
0.350
lnG → lnP
5.340*
0.046*
lnP → lnG
0.011
0.921
lnGC → lnY
4.807*
0.049*
lnY → lnGC
1.001
0.335
lnGD → lnY
2.093
0.174
lnY → lnGD
0.557
0.470
lnGC → lnP
5.911*

0.038*
lnP → lnGC
3.110
0.112
lnGD → lnP
4.141*
0.072*
lnP → lnGD
6.402*
0.032*
lnGD → lnGC
23.432*
0.000*
lnGC →lnGD
0.469
0.507
* Thể hiện sự bác bỏ của giả thuyết H
0
ở mức ý nghĩa 10%
Các kết quả kiểm định cho thấy có quan hệ nhân quả hai chiều giữa tỷ lệ lạm phát
và chi phát triển và có quan hệ nhân quả một chiều giữa GDP và tỷ lệ lạm phát; giữa
tiêu chính phủ và GDP, giữa chi tiêu chính phủ và tỷ lệ lạm phát, giữa chi thường xuyên
và GDP, giữa chi thường xuyên và tỷ lệ lạm phát, và giữa chi phát triển và chi thường
xuyên. Các kết quả kiểm định cũng cho thấy rằng không có quan hệ nhân quả có hướng
nào giữa chi phát triển và GDP. Trong trường hợp giữa tỷ lệ lạm phát và GDP, giữa
GDP và chi tiêu chính phủ, giữa tỷ lệ lạm phát và chi tiêu chính phủ, giữa GDP và chi
thường xuyên, giữa tỷ lệ lạm phát và chi thường xuyên và giữa chi thường xuyên và chi
phát triển cũng không có mối quan hệ nhân quả.

16

Kết quả kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier (LM) được thể hiện
trong bảng 8:
Bảng 8: Kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier
Mô hình
Giá trị kiểm định F
p-value
M-1
8.208
0.019*
M-2
0.011
0.921
M-3
8.629
0.017*
M-4
0.020
0.891
* Thể hiện sự bác bỏ của giả thuyết ở mức ý nghĩa 10%.
Kết quả kiểm định cho thấy việc chấp nhận giả thuyết H
0
ở mô hình 2 và 4, tức
là không có tự tương quan, điều đó có nghĩa là số hạng nhiễu liên quan tới bất cứ một
biến nào đều không bị ảnh hưởng bởi số hạng nhiễu liên quan tới bất cứ một biến nào
khác
Các biểu đồ của thống kê CUSUM và CUSUMSQ được trình bày trong hình 1:

Hình 1: Biểu đồ của CUSUM và CUSUMQ (a) M-1; (b) M-2; (c) M-3; (d) M-4

Biểu đồ của CUSUM và CUSUMQ cho biết rằng tất cả các hệ số trong mô hình
ước lượng ECM đều dừng trong giai đoạn mẫu ở mức ý nghĩa 5%. Và tất cả các mô hình
có thể đánh giá cho việc phân tích chính sách hiệu quả của các nhà hoạch định chính
sách.

17


Chương 5. Kết luận
Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế là chủ đề nghiên cứu sâu rộng
trong vài thập kỷ qua. Bài nghiên cứu này cũng nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát,
tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ trong trường hợp của Việt Nam.
Ở bước đầu tiên, nghiệm đơn vị được kiểm định và các kết quả kiểm định cho
thấy rằng chuỗi dữ liệu thời gian là dừng.
Thứ hai, ARDL được sử dụng để đo lường các ước lượng trong dài hạn và ngắn
hạn. Hệ số dương của lạm phát được tìm thấy trong trường hợp của Việt Nam, tuy nhiên
điều này không có ý nghĩa thống kê. Mối quan hệ được ước lượng giữa thu nhập thực tế
và chi tiêu chính phủ là tương quan dương và dấu như vậy cũng được tìm thấy trong
trường hợp của Úc, Canada, Phần Lan, New Zealand, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Anh và
Mỹ (Atesoglu, 1998; Mallik & Chowdhury, 2002).
Chi tiêu chính phủ chia thành chi thường xuyên và chi phát triển, hệ số của chi
thường xuyên có ý nghĩa thống kê; nhưng hệ số chi phát triển chỉ có ý nghĩa thống kê
trong mối quan hệ với thu nhập thực tế và tỷ lệ lạm phát, còn với thu nhập thực tế, tỷ lệ
lạm phát và chi thường xuyên lại không có ý nghĩa thống kê.
Sự chắc chắn được kiểm định bằng cách áp dụng đồng liên kết và kết quả kiểm
định chỉ ra rằng trạng thái cân bằng trong dài hạn tồn tại giữa các biến. Kiểm định quan
hệ nhân quả Granger được sử dụng để kiểm tra hướng của quan hệ nhân quả giữa các
biến của Việt Nam.
Kết quả kiểm định cho thấy rằng có quan hệ nhân quả hai chiều giữa tỷ lệ lạm
phát và chi phát triển và có quan hệ nhân quả một chiều giữa tăng trưởng kinh tế và lạm

phát, giữa chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế, giữa chi tiêu chính phủ và tỷ lệ lạm
phát.
Các kiểm định dự đoán sai phân được sử dụng để nghiên cứu tự tương quan, kiểm
định Breusch-Godfery Langrage Multiplier được áp dụng và kết quả kiểm định cho rằng
không có tự tương quan giữa tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, chi thường xuyên và
chi phát triển.
Mô hình thực hiện kiểm định tính dừng. CUSUM và CUSUMSQ được sử dụng
như là giai đoạn cuối của ước lượng ARDL và kết quả kiểm định cho thấy tất cả các
18


biến trong mô hình ECM đều dừng và có thể áp dụng cho việc phân tích chính sách hiệu
quả.
19


Tài liệu tham khảo
Muhammad Irfan Javaid Attari & Attiya Y. Javed, 2013. Inflation, economic
growth and government expenditure of Pakistan: 1980-2010, Procedia Economics and
Finance.
Atesoglu, H. S., 1998. Inflation and real income, Journal of Post Keynesian
Economics 20, p. 487.
Barro, R. J., 1995. Inflation and economic growth, Bank of England Quarterly
Bulletin, p. 166.
Bruno, M & Easterly, W., 1998. Inflation crises and long run growth, Journal of
Monetary Economics 41, 3.
Devarajan, S., Swaroop, V., Zou, H., 1996. The composition of the public
expenditure and economic growth, Journal of Monetary Economics 37, 313.
De Gregorio, J., 1992. The effects of inflation on economic growth: lessons from
Latin America, European Economic Review 36, p.417.

Ericsson, N. R., Irons, J. S., Tryon, R. W., 2001. Output and inflation in the long
run, Journal of Applied Econometrics 16, p.241.
Fischer, S., 1993. The role of macro-economic facts in growth, Journal of
Monetary Economics 32, p. 482.
Guerrero, F., 2006. Does inflation cause poor long-term growth performance?,
Japan and World Economy 18, p. 72.
Landau, D. L., 1983. Government expenditure and economic growth: a cross-
country study, Southern Economic Journal 49, p. 783.
Landau, D. L., 1985. Government expenditure and economic growth in the
developed countries: 1952-76, Public Choice 47, 459.
Loizidies, J., Vamvoukas, G., 2005. Government expenditure and economic
growth: evidence from trivariate causality testing, Journal of Applied Econometrics 8,
p. 125.
Mallik, G., Chowdhury, A., 2002. Inflation, government expenditure and real
income in the long run, Journal of Economic Studies29, p. 240.
Pesaran, M. H., Shin, Y., 1999. An autoregressive distributed lag modeling
approach to cointegration analysis. In: Storm, S. (Ed.), Econometrics and Economic
20


Theory in 20
th
Century: The Ranger Frisch Centennial Symposium. Cambridge
University Press, Cambridge Chapter 11.
Pesaran, M. H., Shin, Y., Smith, R. J., 2001. Bound testing approaches to the
analysis of level relationships, Journal of Applied Econometrics 16, p. 289.
21


Phụ lục

Phụ lục 1: Dữ liệu thu thập


GDP
CPI
Chi thường xuyên
Chi phát triển
(tỷ đồng)
(tỷ đồng)
(tỷ đồng)
1995

67.08039976


1996

70.88721245


1997
313,623
73.16235601
51,267
19,482
1998
361,016
78.47847769
52,905

20,514
1999
399,942
81.70951694
55,120
29,697
2000
441,646
80.31200862
70,127
29,624
2001
481,295
79.96542655
77,049
40,236
2002
535,762
83.02876481
84,216
45,218
2003
613,443
85.70219966
102,522
59,629
2004
715,307
92.35194585
121,238

66,115
2005
914,001
100
149,893
79,199
2006
1,061,565
107.3857868
180,069
88,341
2007
1,246,769
116.3028765
232,010
104,302
2008
1,616,047
143.1878173
292,374
119,462
2009
1,809,149
153.2890856
326,666
181,363
2010
2,157,828
166.8729518
434,670

172,710
2011
2,779,880
198.0406091
535,160
175,000
2012
3,245,419
216.0508501
542,000
180,000


22


Phụ lục 2: Dữ liệu thô


Y
P
G
GC
GD
1996

5.51982

1997
313,623
3.15910
70,749
51,267
19,482
1998
361,016
7.01434
73,419
52,905
20,514
1999
399,942
4.03461
84,817
55,120
29,697
2000
441,646
-1.72513
99,751
70,127
29,624
2001
481,295
-0.43248
117,285
77,049
40,236

2002
535,762
3.75927
129,434
84,216
45,218
2003
613,443
3.16914
162,151
102,522
59,629
2004
715,307
7.47283
187,353
121,238
66,115
2005
914,001
7.95634
229,092
149,893
79,199
2006
1,061,565
7.12576
268,410
180,069
88,341

2007
1,246,769
7.97700
336,312
232,010
104,302
2008
1,616,047
20.79594
411,836
292,374
119,462
2009
1,809,149
6.81684
508,029
326,666
181,363
2010
2,157,828
8.49072
607,380
434,670
172,710
2011
2,779,880
17.12394
710,160
535,160
175,000

2012
3,245,419
8.70417
722,000
542,000
180,000



23


Phụ lục 3: Dữ liệu chạy mô hình


lnY
I
lnP
lnG
lnGC
lnGD
1997
12.65595
-0.55806
1.15029
11.16689
10.84480
9.87725
1998
12.79668

0.79767
1.94796
11.20394
10.87625
9.92886
1999
12.89907
-0.55305
1.39491
11.34825
10.91727
10.29880
2000
12.99826
#NUM!
#NUM!
11.51043
11.15806
10.29634
2001
13.08424
#NUM!
#NUM!
11.67236
11.25220
10.60252
2002
13.19145
#NUM!
1.32423

11.77093
11.34114
10.71925
2003
13.32684
-0.17077
1.15346
11.99628
11.53783
10.99590
2004
13.48047
0.85781
2.01127
12.14075
11.70551
11.09915
2005
13.72559
0.06270
2.07397
12.34188
11.91768
11.27972
2006
13.87525
-0.11025
1.96372
12.50027
12.10109

11.38896
2007
14.03607
0.11284
2.07656
12.72579
12.35454
11.55504
2008
14.29549
0.95820
3.03476
12.92838
12.58579
11.69075
2009
14.40837
-1.11536
1.91940
13.13829
12.69669
12.10826
2010
14.58461
0.21958
2.13897
13.31691
12.98234
12.05937
2011

14.83792
0.70150
2.84048
13.47325
13.19032
12.07254
2012
14.99276
-0.67668
2.16380
13.48978
13.20302
12.10071

Trong đó:
I = ∆lnP
t
= lnP
t
- lnP
t-1


24


Phụ lục 4: Kiểm định nghiệm đơn vị

Null Hypothesis: LNY has a unit root

Exogenous: None


Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3)













t-Statistic
Prob.*










Augmented Dickey-Fuller test statistic

11.55947
1.0000
Test critical values:
1% level

-2.728252


5% level

-1.966270


10% level

-1.605026











*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations

and may not be accurate for a sample size of 15










Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LNY)


Method: Least Squares


Date: 03/23/14 Time: 15:01


Sample (adjusted): 1998 2012


Included observations: 15 after adjustments

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.










LNY(-1)
0.011520
0.000997
11.55947
0.0000

R-squared
0.129148
Mean dependent var
0.155787
Adjusted R-squared
0.129148
S.D. dependent var
0.056373
S.E. of regression
0.052607
Akaike info criterion
-2.987611
Sum squared resid
0.038744
Schwarz criterion
-2.940408
Log likelihood
23.40708
Hannan-Quinn criter.
-2.988114
Durbin-Watson stat
1.871797

25



Null Hypothesis: LNG has a unit root

Exogenous: None


Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3)

t-Statistic
Prob.*










Augmented Dickey-Fuller test statistic
9.616213
1.0000
Test critical values:
1% level

-2.728252


5% level

-1.966270


10% level

-1.605026











*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations
and may not be accurate for a sample size of 15

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LNG)


Method: Least Squares


Date: 03/23/14 Time: 15:02


Sample (adjusted): 1998 2012


Included observations: 15 after adjustments











Variable
Coefficient

Std. Error
t-Statistic
Prob.










LNG(-1)
0.012654
0.001316
9.616213
0.0000










R-squared
0.000596

Mean dependent var
0.154859
Adjusted R-squared
0.000596
S.D. dependent var
0.062392
S.E. of regression
0.062373
Akaike info criterion
-2.647022
Sum squared resid
0.054466
Schwarz criterion
-2.599819
Log likelihood
20.85266
Hannan-Quinn criter.
-2.647525
Durbin-Watson stat
1.295607