tạp chí kinh tế đối ngoại đề tài PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA TĂNG TRƯỜNG KINH TẾ VÀ LẠM PHÁT CỦA VIỆT NAM THÔNG QUA MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA TĂNG TRƯỜNG KINH TẾ VÀ LẠM PHÁT CỦA
VIỆT NAM THƠNG QUA MƠ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ
GIỮA TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VÀ LẠM PHÁT CỦA VIỆT NAM
THƠNG QUA MƠ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG
ThS Phùng Duy Quang, ThS Lâm Văn Sơn
ThS Lê Văn Tuấn
Tạp chí KTĐN số 58
Tóm tắt: Bài viết sử dụng các mơ hình kinh tế lượng: mơ hình đồng liên kết
(cointegration), mơ hình sai số hiệu chỉnh (ECM: Error Correction Model) do
Engle và Granger[2]đề xuất cho các nghiên cứu về chuỗi thời gian nhiều chiều,
thủ tục kiểm định mô hình đồng liên kết do Johansen [3] phát triển, phương
pháp phân tích phương sai (Variance Decomposition) dựa trên mơ hình VAR
(Vector Autoregressive Model) kết hợp với các vấn đề trong kinh tế để nghiên
cứu mối quan hệ đồng biến hay nghịch biến giữa tăng trưởng kinh tế và lạm
phát ở Việt Nam trong thời gian gần đây. Từ đó bài viết đề xuất các gợi ý về
giải pháp thích hợp nhằm giúp nền kinh tế Việt Nam đạt mức tăng trưởng
hợp lý.
Từ khóa: mơ hình đồng liên kết, mơ hình sai số hiệu chỉnh, mơ hình VAR,
phân tích phương sai, tăng trưởng, lạm phát
1.Đặt vấn đề


Trong lý thuyết kinh tế học, sự thay đổi về giá cả có ảnh hưởng cả tích cực
lẫn tiêu cực đến tăng trưởng. Sự tăng giá ở một mức độ nhất định sẽ kích
thích sự tăng trưởng. Theo trường phái Keynes, mối quan hệ giữa tăng
trưởng và lạm phát là mối quan hệ cùng chiều và nghiên cứu thực nghiệm
của nhà nghiên cứu Tobin (năm 1965) cũng cho ra kết quả tương tự. Tuy
nhiên, nếu sự thay đổi giá mạnh mẽ sẽ dẫn đến lạm phát, và lạm phát lúc đó
được coi như “thuế lạm phát”. Nhìn về mặt ngọn của vấn đề có thể thấy, đó là

sự mất cân đối tiền - hàng, khi GDP tăng trưởng nóng dựa vào vốn là chủ yếu
sẽ dẫn đến lạm phát. Như vậy, trên thực tế tuỳ theo tình hình của mỗi nước,
mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng có thể cùng chiều và cũng có thể
ngược chiều. Có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm
phát. Các nghiên cứu gần đây của Fisher (1993), Barro (1996), Bruno and
Easterly (1998) đã chỉ ra mối quan hệ giữa tăng trưởng và lam phát mang
dấu âm ở nhiều nước khác nhau. Đặc biệt, Khan và Sehadji (2001) đã phát
hiện ra “ngưỡng” của mức lạm phát là 11%; có nghĩa là mối quan hệ giữa
tăng trưởng – lạm phát mang dấu âm khi tỷ lệ lạm phát vượt quá ngưỡng
này và mang dấu dương trong trường hợp ngược lại. Một số kết quả nghiên
cứu của Fisher (1993) và Sarel (1996) chứng minh cho thấy mối quan hệ
giữa lạm phát và tăng trưởng là quan hệ tuyến tính. Mơ hình đồng liên kết và
mơ hình sai số hiệu chỉnh (ECM) được Mallik và Chowdhury (2001) sử dụng
để nghiên cứu mối quan hệ cùng chiều giữa tăng trưởng kinh tế và lạm phát
trong dài hạn ở 4 nước Nam Á (Bangladesh, Pakistan, Sri – Lanka và Ấn Độ).
Đồng thời một số tác giả cũng sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root
test) được đề xuất bởi Dickey - Fuller (DF) và Augmented Dickey – Fuller
(ADF) (1979), sử dụng phương pháp phân tích phương sai (Variance
Decomposition) dựa trên mơ hình VAR như Faria, Carneiro (2001), … để
chứng minh rằng lạm phát không ảnh hưởng đến sản lượng thực tế (GDP)
trong dài hạn. Tuy nhiên trong ngắn hạn thì tác động của lạm phát đến sản
lượng thực tế (GDP) lại mang dấu âm.
Một số nghiên cứu ở Việt Nam đã phân tích mối quan hệ giữa tăng trưởng và
lạm phát, tuy nhiên các kết quả chủ yếu được giải thích bởi phương pháp
định tính như nghiên cứu của Nguyễn Thị Cành (2009), Nguyễn Đắc Hưng
(2008, 2009); hoặc một vài nghiên cứu xem xét biến động của tăng trưởng,
lạm phát thông qua các mơ hình chuỗi thời gian như của Nguyễn Khắc Minh
và Nguyễn Việt Hùng (2009), Vương Thị Thảo Bình (2009).

Vận dụng các kết quả nghiên cứu trên, bài viết sử dụng mơ hình đồng liên kết,
mơ hình sai số hiệu chỉnh (ECM) và phương pháp phân tích phương sai dùng
mơ hình VAR để xem xét mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát ở Việt
Nam trong ngắn hạn và dài hạn thời kỳ 2008-2012, số liệu dùng để phân tích
tính theo tháng.
2.Phương pháp nghiên cứu
Bài viết nghiên cứu mối quan hệ giữa tăng trưởng (G) và lạm phát (I)
sử dụng mơ hình đồng liên kết và mơ hình sai số hiệu chỉnh được đề xuất bởi
Engle và Granger (1987):

Trong đó là nhiễu trắng. Khi đó mơ hình (2.1) phản ánh mối quan hệ trong
dài hạn giữa hai biến I và G. Có hai trường hợp xảy ra đối với mơ hình (2.1):
* G và I cùng dừng (stationary [4]): mơ hình phản ánh đúng mối quan hệ giữa
G và I, các kết quả hồi quy có ý nghĩa giải thích đúng mối quan hệ giữa G và I.
* G và I khơng dừng (non – stationary): Khi đó xảy ra hiện tượng hồi quy
giả mạo, kết quảước lượng không phản ánh đúng mối quan hệ giữa G và I vì
kết quả hồi quy này sẽ dẫn đến các kiểm định sử dụng đến thống kê t, F,
R2 sẽ bị chệch.Tuy nhiên khi G, I không dừng nhưng thỏa mãn là đồng liên kết
bậc 1 (hai chuỗi G và I được gọi là đồng liên kết bậc 1 (First – ordered
integration) nếu tồn tại tham số để chuỗi là chuỗi dừng, ký hiệu I(1)) và các
yếu tố ngẫu nhiênlà dừng thì các mơ hình trên vẫn phản ánh đúng mối quan
hệ giữa G và I, các kết quả hồi quy vẫn có ý nghĩa.
Người ta thường sử dụng phương pháp kiểm định các biến G và I trong mơ
hình có dừng hay dừng sai phân hay khơng được sử dụng là phương pháp
kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey – Fuller (1979) (ADF). Cịn để
kiểm định tính đồng liên kết giữa hai biến G và I sử dụng phương pháp
Johansen[5] (1988) dựa trên phương pháp hợp lý cực đại gồm hai tiêu chuẩn:
(a) Tiêu chuẩn kiểm định giá trị riêng cực đại (maximal eigen value test):
Giả thuyết gốc HO: có ít nhất r véc tơ đồng liên kết
Giả thuyết đối H1: có r + 1 véc tơ đồng liên kết

(b) Tiêu chuẩn kiểm định vết (trace test):


Giả thuyết gốc HO: có ít nhất r véc tơ đồng liên kết
Giả thuyết đối H1: có tối đa r + 1 véc tơ đồng liên kết
Mở rộng hơn, bài viết sử dụng mơ hình sai số hiệu chỉnh (ECM) của Engle và
Granger (1987) để xem xét tác động qua lại giữa G và I khi chúng có đồng
liên kết bậc nhất:
(2.2)
(2.3)
Ở đây, tham số là sai số hiệu chỉnh phản ánh sự mất cân bằng trong ngắn hạn
giữa G và I. Mơ hình sai số hiệu chỉnh dùng để nghiên cứu sự biến động trong
ngắn hạn giữa G và I. Người ta sử dụng thử tục Engle – Granger để ước
lượng tham số ( thu được từ (2.1), còn thu được từ phương trình:).
Ngồi ra để phân tích các thành phần tác động lên sự biến động của tăng
trưởng và lạm phát dựa trên các yếu tố trễ của chúng người ta sử dụng
phương pháp phân tích phương sai (Variance Decompostition) dựa trên mơ
hình VAR (Vector Autoregressive Model) như sau:
(2.4)
(2.5)
Trong đó là các nhiễu trắng.
Mục đích của phân tích phương sai để phân tích rõ hơn sự thay đổi của
tăng trưởng phụ thuộc như thế nào vào lạm phát cũng như bản thân sự thay
đổi của nó trong quá khứ.
Các kết quả ước lượng cho các mơ hình (2.1) – (2.5) được thực hiện trên môi
trường phần mềm Eviews. Phương pháp kiểm định nhân quả Granger
(Granger Causality Test) được dùng phổ biến để nhận dạng mơ hình VAR, mơ
hình ECM.
3. Kết quả thực nghiệm
3.1. Mô tả số liệu

Số liệu nghiên cứu gồm hai biến: chỉ số giá tiêu dùng CPI (Customer Price
Index) và tổng thu nhập quốc nội GDP (Gross Domestics Product) giai đoạn từ


2008 đến năm 2012 do Tổng cục thống kê Việt Nam công bố. Số liệu cho các
biến CPI và GDP được quan sát theo tháng với tỷ lệ lạm phát tại thời điểm t
(It) và tăng trưởng tại thời điểm t (G t) được tính theo cơng thức: It = ln(CPIt)
– ln(CPIt-1) và Gt = ln(GDPt) – ln(GDPt-1)
(ở đây ln X là logarit cơ số tự nhiên của biến X).
3.2. Ước lượng mơ hình đồng liên kết
Các giá trị thống kê mô tả của tỷ lệ lạm phát (I) và tăng trưởng (G) được cho
ở bảng 3.1.
Mean

Median Maximum Std Dev Skewness Kurtosis Jarque- P-value Ob
Bera
s

G 0,0168 0,0046 0,1564

-0,0450 0,6828

2,7505

4,3688

I

-0,0165 0,0206

5,4682

29,4608 0,0000 60

0,0145 0,0124 0,0846

0,1216 60

Bảng 3.1. Các giá trị thống kê mô tả về tỷ lệ tăng trưởng và lạm phát
theo q của Việt Nam từ 1998-2012
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu và phần mềm Eviews
Hệ số tương quan giữa G và I tính được là 0,576, chứng tỏ G và I có tương
quan khá mạnh.
Sử dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey Fuller
(ADF) cho các chuỗi số liệu G, I, thu được kết quả sau:
I
ADF - statistic

-0,1506

G
-2,9718*

-0,4568

-22,3612*

Bảng 3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị Augment Dickey - Fuller
Chú thích:*, ** được hiểu là tương ứng có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5%
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu và phần mềm Eviews

Kết quả kiểm định ADF cho thấy các chuỗi G và I là dừng bậc nhất


Bây giờ, xem xét mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát bằng cách hồi
quy G và I theo mơ hình (3.1) sau đây:
(3.1)
Ước lượng mơ hình (3.1) bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS:
Ordinary Least Squares). Quá trình ước lượng mơ hình (3.1), phát hiện mơ
hình có tự tương quan bậc 6, dùng phương pháp lặp với các hệ số hồi quy
AR(6), kết quả ước lượng cho bởi bảng 3.3 sau đây:

Hệ số

R
2

Ước
0,008235 0,586278 -0,58766 -0,86362
lượng

-0,81357 0,32184

-0,24586

0
,
8
Thống 7,85686* 9,26854* -4,26848* -11,14689* -10,5224* 8,64685* -2,45689**
6
kê T

5
4
6
Bảng 3.3. Mô hình hồi quy đồng liên kết giữa tăng trưởng và lạm phát
Chú thích:*, ** được hiểu là tương ứng có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5%
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu và phần mềm Eviews
Ước lượng phần dư () từ mơ hình (3.1) và kiểm định tính dừng của chuỗi này
bằng phương pháp kiểm định Augumented dickey – Fuller (ADF), kết quả
kiểm định cho bởi bảng 3.4:
Hệ số đồng liên kết
Kết quả ước lượng

Thống kê – ADF của

0,586278

-4,68172*

(10,0126*)
Bảng 3.4. Kiểm định nghiệm đơn vị cho phần dư
Chú thích:*, ** được hiểu là tương ứng có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5%


Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu và phần mềm Eviews
Kết quả kiểm định ở bảng 3.4 cho thấy phần dư là dừng ở mức ý nghĩa 1%
hay Gt và Itcó đồng liên kết bậc nhất. Đồng thời, kết quả ước lượng ở bảng 3.3
và bảng 3.4 cho thấy hệ số đồng liên kết được ước lượng bằng 0,586278 là
dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả kiểm định F cho thấy mơ
hình phù hợp với mức ý nghĩa 1%. Điều đó cho thấy mối quan hệ giữa tăng
trưởng và lạm phát trong dài hạn là quan hệ đồng biến, tức là lạm phát tăng

1 đơn vị thì tăng trưởng tăng khoảng 0,586278 đơn vị. Mặt khác giá trị này
nhỏ hơn 1 nên trong dài hạn thì tăng trưởng sẽ tăng nhanh hơn lạm phát. Hệ
số xác định R2 ước lượng được bằng 86,546%, cho thấy rằng lạm phát có ảnh
hưởng khá lớn đến tăng trưởng.
Thêm nữa, kiểm định đồng liên kết bằng phương pháp kiểm định Johansen
(Johansen Cointergation Test) dựa trên hai tiêu chuẩn: Tiêu chuẩn kiểm định
giá trị riêng cực đại (maximal eigen value test) và Tiêu chuẩn kiểm định vết
(trace test) cho kết quả ở bảng 3.5.
Giá trị riêng

Giả thuyết gốc Giả thuyết đối Thống kê Trace Thống kê
maximal eigen

0,824685

r=0

r =1

96,16082*

87,92347*

0,164289

r<=1

r=2

9,64785*

8,868310*

(hoặc r<=2)
Bảng 3.5. Kiểm định Johansen cho I và G
Chú thích:*, ** được hiểu là tương ứng có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5%
r: số véc tơ đồng liên kết
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu và phần mềm Eviews
Kết quả kiểm định thu được ở bảng 3.5, với mức ý nghĩa 1% có thể khẳng
định G và I có quan hệ đồng liên kết với nhau với số véc tơ đồng liên kết bằng
r = 2.
3.3. Ước lượng mơ hình sai số hiệu chỉnh


Từ kết quả phân tích mục 3.2, hai biến tăng trưởng và lạm phát có quan hệ
đồng liên kết bậc nhất (I(1)), ta có thể dùng mơ hình sai số hiệu chỉnh (ECM)
để nghiên cứu sự biến động trong ngắn hạn của tăng trưởng có tác động của
lạm phát:
(3.2)
Với ut là nhiễu trắng, là giá trị hiệu chỉnh (Error Correction Term) ước lượng
được từ (3.1), hệ số này phản ánh mức độ cân bằng trong dài hạn giữa lạm
phát và tăng trưởng. lần lượt là sai phân bậc nhất của I và G, phản ánh sự
thay đổi trong ngắn hạn của lạm phát và tăng trưởng.
Đầu tiên dùng tiêu chuẩn AIC và SC ước lượng được bậc hồi quy: m =2, n = 4,
mơ hình có dạng:
(3.3)
Kết quả ước lượng mơ hình (3.3) cho ở bảng 3.6:
Hệ số

h1

R2

Giá trị0,0182 0,4658 0,6012 0,1206 -0,3467 -2,2468
ước
4
6
0,4254 0,3624 4
0,3214
lượng
8
5
6
Thống 7,4678 4,2685 5,6824*8,5624*0,9236
kê T
2*
4*
3,8428 9,2357*
6,2814*
10,236 7,2468* 8
6*
8*
Bảng 3.6. Kết quả ước lượng mơ hình hiệu chỉnh sai số giữa và
Chú thích:*, ** được hiểu là tương ứng có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5%
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu và phần mềm Eviews
Kết quả ước lượng ở bảng 3.6 cho thấy các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống
kê ở mức ý nghĩa 1% và 5%.Kết quả kiểm định F cho thấy mơ hình phù hợp
với mức ý nghĩa 1% và 5%. Các kiểm định khác đều cho thấy mô hình được
chỉ định đúng khơng có khuyết tật với mức ý nghĩa 1% và 5%. Ước lượng hệ
số của biến It bằng 0,46586 là dương, điều này khẳng định trong ngắn hạn thì

lạm phát và tăng trưởng có quan hệ đồng biến, tức là lạm phát tăng thì tăng


trưởng tăng, đồng thời ước lượng hệ số nhỏ hơn 1 cho nên tăng trưởng sẽ
tăng nhanh hơn lạm phát.
Đồng thời, ước lượng hệ số của bằng -2,2468 nhỏ hơn 0 khẳng định rằng,
trong dài hạn khi lạm phát và tăng trưởng lệch khỏi vị trí cân bằng thì sẽ
xuất hiện sự điều chỉnh khiến tăng trưởng thay đổi theo xu hướng đưa các
yếu tố của nền kinh tế quay trở lại trạng thái cân bằng, về trị tuyệt đối của
giá trị này lớn hơn 1 nên sự điều chỉnh đó khiến tăng trưởng vượt q mức
cân bằng. Vì các hệ số ước lượng khác đều có ý nghĩa thống kê nên những
yếu tố trễ của sự thay đổi của lạm phát và tăng trưởng ở các thời kỳ trước đó
đều có ảnh hưởng đến sự thay đổi của tăng trưởng ở thời điểm hiện tại.
3.3. Phân tích phương sai dựa trên mơ hình VAR
Ngồi phương pháp dùng mơ hình đồng liên kết để phân tích mối quan hệ
giữa tăng trưởng và lạm phát, người ta còn sử dụng phân tích phương sai
dựa trên mơ hình VAR. Để phân tích rõ nét hơn sự thay đổi của tăng trưởng
phụ thuộc thế nào vào sự thay đổi của lạm phát, đồng thời phân tích sự thay
đổi của tăng trưởng trong những thời kỳ trước đó bài viết sử dụng kỹ thuật
phân tích phương sai dựa trên mơ hình VAR. Trước hết dùng kiểm định quan
hệ nhân quả Granger (Granger Causality Test) giữa và thu được kết quả ở
bảng 3.7:
Parirwwise Granger Causality Test
#

6,86506*

#

8,12678*

Bảng 3.7. Kiểm định mối quan hệ nhân quả Granger giữa và
Chú thích:*, ** được hiểu là tương ứng có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5%
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu và phần mềm Eviews
Kết quả kiểm định này cho thấy giữa và có sự tác động qua lại lẫn nhau. Do
đó, ước lượng mơ hình VAR thể hiện mối quan hệ giữa và với 4 biến trễ như
sau:


Trong đó ut và vt là các nhiễu trắng. Kết quả phân tích cho thấy mơ hình
(3.4) và (3.5) với 4 biến trễ được định dạng tốt. Kết quả ước lượng cho ở
bảng 3.8 và bảng 3.9 dưới đây:
Hệ số h1

R2

Giá trị0,001420,484560,824160,364270,12046-1,2428 0,92568
ước
2,12468 1,14294 0,86246
lượng
Thống 0,645822,26085 4,85682 4,68162 1,26814kê T
**
*
*
20,1486 14,3268 15,1456 12,0568
*
*
2*
*
Bảng 3.8. Kết quả ước lượng mơ hình (3.4)

Chú thích:*, ** được hiểu là tương ứng có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5%
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu và phần mềm Eviews
Hệ số h2

R2

Giá trị0,001780,193450,124460,90568
ước
0,04746 0,42436 026408
0,11256 0,08646 0,14252
3
lượng
5
8
6
Thống 0,845821,06884kê T
0,26085 3,83652 4,18152
2,65423 8,65782 10,1246 6,12566
*
*
*
*
8*
*
Bảng 3.9. Kết quả ước lượng mơ hình (3.5)
Chú thích:*, ** được hiểu là tương ứng có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5%
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu và phần mềm Eviews
Kết quả ước lượng cho ở bảng 3.8 và 3.9 cho thấy các mơ hình (3.4) và (3.5)
có độ phù hợp cao, hầu hết các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở mức
1%. Các nghiệm của phương trình đặc trưng của mơ hình (3.4) và (3.5) đều

có giá trị tuyệt đối nhỏ hơn 1. Kết quả kiểm định F cho thấy các mơ hình (3.4),
(3.5) đều phù hợp với mức ý nghĩa 1% và 5%. Mơ hình VAR ở trên cho thấy
92,568 % sự biến động của tăng trưởng được giải thích bởi sự biến động của


lạm phát và tăng trưởng trong quá khứ và 90,5683% sự biến động của lạm
phát được giải thích bởi sự biến động của lạm phát và tăng trưởng trong quá
khứ.
Bây giờ có thể sử dụng các mơ hình này để phân tích biến động của lạm phát
và tăng trưởng dựa trên phương pháp phân tích phương sai (Variance
Decomposion). Bài viết phân tích phương sai trong 12 thời kỳ, kết quả phân
tích cho bởi bảng 3.10.
Phân tích biến động phương sai của Phân tích biến động của
Thời Sai
số
kỳ trễ tiêu
chuẩn
(SE)

Thời Sai
số
kỳ trễ tiêu
chuẩn
(SE)

1

0,019564 100,00000 0,00000

1

0,015644 19,34568 80,65432

2

0,027678 95,09283

4,90717

2

0,017378 20,42689 79,57311

3

0,028462 91,34682

8,85318

3

0,018464 19,78682 80,21318

4

0,031774 82,76186

7,23814

4

0,024772 19,98462 80,01538

5

0,034034 80,12562

19,87438 5

0,028024 20,68462 79,31538

6

0,042168 75,16842

24,83158 6

0,032158 22,68964 77,31036

7

0,043178 77,82946

22,17054 7

0,036158 23,45678 76,54322

8

0,044682 68,72886

31,27114 8

0,038662 24,68469 75,31531

9

0,045683 68,54284

31,45716 9

0,038682 24,46246 75,53754

10

0,045874 67,45628

32,54372 10

0,039268 24,34218 75,65792

11

0,046824 67,21466

32,78534 11

0,040126 23,69824 76,30176

12

0,047628 66,70168

33,29832 12

0,041026 23,24567 76,75433

Bảng 3.10. Phân tích phương sai của và
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu và phần mềm Eviews
Kết quả phân tích phương sai cho ở bảng 3.10 cho thấy: trong khoảng 12 thời
kỳ, 33,29832% sự biến động của tăng trưởng () được giải thích bởi sự biến


động của lạm phát () và 66,70168% được giải thích bởi bản thân các biến
động của chính tăng trưởng trong quá khứ. Ngược lại, trong khoảng thời
gian đó 76,75433% sự biến động của lạm phát () được giải thích bởi sự biến
động của tăng trưởng () và 23,24567% được giải thích bởi bản thân các biến
động của chính lạm phát trong quá khứ. Như vậy lạm phát và tăng trưởng
không những có tác động qua lại lẫn nhat mà cịn chịu tác động của bản thân
nó trong quá khứ. Đồng thời, trong ngắn hạn, sự thay đổi lạm phát ảnh
hưởng đến tăng trưởng nhiều hơn sự ảnh hưởng trở lại của tăng trưởng đến
lạm phát; như vậy, lạm phát còn bị chi phối bởi nhiều yếu tố khác, đặc biệt là
những biến động trong ngắn hạn (như các cú sốc cung, sốc cầu…)
4. Kết luận
Từ các phân tích trên bằng mơ hình đồng liên kết, mơ hình ECM, mơ hình VAR,
ta thấy rằng:
•

Mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát ở Việt Nam giai đoạn 2008
– 2012 (trong dài hạn và ngắn hạn) về cơ bản thống nhất với lý thuyết

và kết quả kiểm nghiệm trên thế giới của Tobin (1965), Mallik và
Chowdhury (2001), Frria và Carneiro (2001) đã công bố. Đồng thời phù
hợp với các kết quả nghiên cứu của Việt Nam về mối quan hệ giữa tăng
trưởng và lạm phát ở các giai đoạn trước. Vậy có thể khẳng định: mối
quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát của nền kinh tế Việt Nam tuân
theo quy luật chung.

•

Mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát có quan hệ đồng biến trong
ngắn hạn cũng như trong dài hạn.

•

Sự thay đổi của tăng trưởng nhanh hơn sự thay đổi của lạm phát trong
ngắn hạn cũng như trong dài hạn.

•

Lạm phát có ảnh hưởng đến tăng trưởng nhiều hơn sự ảnh hưởng
ngược trở lại của tăng trưởng đến lạm phát, điều này khẳng định rằng
lạm phát còn bị chi phối bởi nhiều yếu tố khác, đặc biệt là các tác động
trong ngắn hạn.

Từ các kết quả nghiên cứu trên, bài viết gợi ý một số giải pháp sau:
Một là, chính phủ khơng nên theo đuổi mục tiêu giữ lậm phát thấp bằng mọi
giá mà cần tiếp tục triển khai các chính sách, biện pháp trung và dài hạn


nhằm chuyển đổi nền kinh tế theo hướng phát triển bền vững, có tính cạnh

tranh cao hơn, cơ cấu lại và thúc đẩy đầu tư xã hội, phát triển nguồn nhân
lực, đẩy mạnh cổ phần hoá doanh nghiệp nhà nước, cải thiện môi trường đầu
tư kinh doanh, thúc đẩy hội nhập quốc tế, khắc phục hạn chế, yếu kém của
nền kinh tế.
Hai là, nghiên cứu phương pháp tính tốn lạm phát ở Việt Nam, tránh cú sốc
giá, vì các cú sốc này chỉ mang tính tạm thời, ngắn hạn nhưng lại gây ra sự
biến động lớn trong mức giá chung, vì thế chính sách tiền tệ nhằm mục tiêu
kiềm chế lạm phát cũng gặp nhiều khó khăn. Đề xuất của nhóm nghiên cứu
là: loại bỏ ra khỏi CPI các mặt hàng có độ dao động hay tính bất ổn lớn nhất
(bị gây ra bởi các cú sốc cung hoặc có tính mùa vụ cao), do xu hướng giá của
các mặt hàng này sẽ sớm bị đảo ngược hoặc không thể lường trước và nó sẽ
làm mờ đi xu hướng thật sự của lạm phát nên có thể dẫn đến sai lầm trong
việc đưa ra chính sách. Các yếu tố khơng thể lường trước được như các cú
sốc về giá dầu, thiên tai là yếu tố hỗ trợ giải thích tại sao chính sách tiền tệ
khơng nên bù đắp lại những tác động về giá do các cú sốc tạm thời gây ra,
bởi sự bù đắp tác động của chính sách tiền tệ có thể dẫn tới việc phải thay đổi
chính sách thường xun khiến nền kinh tế khơng kịp thích ứng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1.Vương Thị Thảo Bình, ”Tiếp cận và phân tích động thái giá cả - lạm phát
của Việt Nam trong thời kỳ đổi mới bằng một số mô hình Tốn kinh
tế, (2009), Luận án Tiến sỹ Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế quốc dân.
2. Nguyễn Thị Cành, “Kinh tế Việt Nam qua các chỉ số phát triển và những tác
động của q trình hội nhập”, Tạp chí phát triển kinh tế, số 219, tháng 1 năm
2009.
3. Nguyễn Trung Chính, “Mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát qua kết
quả phân tích tại Việt Nam”, Tạp chí khoa học và đào tạo ngân hàng, số 88,
tháng 9-2009.
4. Minh Đức, “ Diễn biến lạm phát năm 2008”, Thời báo kinh tế, 2008

5. Ngọc Dương, “Đầu tư năm 2008, hiệu quả quan trọng hơn số lượng”, Thời
báo kinh tế, 2008.
6. Ngọc Dương, “Vốn đầu tư năm 2008, hiệu quả quan trọng hơn số lượng”,
tập san Thời báo kinh tế năm 2008-2009.
7. Nguyễn Đắc Hưng, “Thực thi chính sách tiền tệ linh hoạt”, Thời báo kinh tế
Việt Nam 2009.
8. Nguyễn Đắc Hưng, ” Năm 2008: điều hành chính sách tiền tệ thành cơng”,
Thời báo kinh tế Việt Nam, năm 2008.
9. Nguyễn Khắc Minh và Nguyễn Việt Hùng, “Cơ sở lý thuyết chuỗi thời gian
phi tuyến và ứng dụng vào xây dựng mơ hình phân tích lạm phát cho Việt
Nam”, (2009), Bài giảng trong khn khổ dự án “Phân tích thống kê, các cơng
cụ chính sách”, Dự án ETV2.
10. Phùng Duy Quang, Nguyễn Hữu Tiến, Nguyễn Tiến Thành, “Xây dựng chỉ
số giá hàng xuất khẩu dựa vào mơ hình đồng liên kết”, Tạp chí Kinh tế phát
triển, số 162(2), 2010.
11. Nguyễn Quang Thái, “Vấn đề phân loại các nền kinh tế từ năm 1976 đến
nay”, tạp chí nghiên cứu kinh tế, số 382, tháng 3 năm 2010.
12. Deanton, Muellbauer (1990). Consumption Behavior Theory. Prentice Hall
13. Robert F. Engle, Clive Granger (3/1987). Cointegration and Error
Correction : Representation, Estimation, and Testing. Econometrica Vol 55, No
2, trang 251 - 276
14. Barro, R., 1996, “Inflation and growth”, Federal Reserve Bank of St. Louis
Review, vol. 78, pp. 153-169
15. Bruno, M. and W. Easterly, 1998,“Inflation crises and long-run growth”,
Journal of Monetary Economics, vol. 41, pp. 3-26
16. Dickey, D.A. and W.A. Fuller, 1979, “Distribution of the estimators for
autoregressive time series with a unit root”, Journal of the American
Statistical Association, vol. 74, pp. 427-431

17. Faria, J. R. and Carneiro, F. G (2001) (2001), “Does high inflation affect
growth in the long and short run?”, Journal of Applied Economics, Vol. IV, No.1
(May 2001), 89-105.
18. Hamilton, J. D. (1994), ”Time Series Analysis “, Princeton Univerity ISBN:
0-691-04289-6
19. Soren Johansen (1995). “Likelihood-Based Inference in Cointegrated
Vector Auto Regressive Models”, Oxford University Press.

Trường Đại học Thương mại
Robert, F. Engle, Clive Granger (3/1987). Cointegration and Error Correction:
Representation, Estimation, and Testing. Econometrica Vol 55, No 2, trang
251 - 276
Soren Johansen (1995). Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector
Auto Regressive Models, Oxford University Press.
Hamilton, J. D. (1994), ”Time Series Analysis “, Princeton Univerity ISBN: 0691-04289-6
Hamilton, J. D. (1994), ”Time Series Analysis “, Princeton Univerity ISBN: 0691-04289-6