Nghiên cứu về lạm phát tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH





TR Ũ


NGHIÊ Ứ Ạ T
TẠ T NA


LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ
T h Minh ăm 2012


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH




TR
NGHIÊ Ạ T
TẠ T NA


Chuyên ngành: t
Mã số:

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ
NG I Ọ
T NGỌ ĐỊ
T ồ h Minh ăm 2012


i


MỤC Ụ

Ụ Ừ ẾT ẮT V
Ụ ẢNG VI
Ụ VI
Ụ Ụ ỤC VII
GI THIỆ ĐỀ TÀI 1
TỔNG C Ê Ứ TR Đ Ề Ứ Ụ SV
C Ố TÁ ĐỘ ĐẾ ẠM 3
Các n ghiên ứ ở ước n goài
Các n ghiên ứ ở ệt m
TỔNG Ự T TRIỂN Ủ SV T Ổ
Ế ỌC THỰ ỆM 9
Vấ ñề xá ñịnh t ron m hình kinh ế ọc th ực n ghiệm e ynes
Sự phê phán p hươn pháp ñịnh t ruyền th ốn trong c ác m hình k in
tế ọc th ực n ghiệm eynes 10
ương p há ñịnh ượng ớ ủ kinh ế ọc thực n ghi ệm: V VAR10
Ứn ụn ủ SVAR 11
Ứ Ụ ƯƠ SV T T ẠM
TẠ ỆT 12

ựn m hình 12
4.1.1. Lựa ch n các bi n cho mô hình 12
4.1.2. Thiết l p các hạn chế của mô hình 16
Dữ ệu các ki ể ñịnh ba ñầu 19


ii


4.2.1. Dữ liệu 19
4.2.2. Các kiểm ñịnh ban ñầu 20
hân t tá ñộng ủ các cú ố ñến ạm phá ở ệt m 21
4.3.1. Kỳ vọng ban ñầu về phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ các yếu tố
khác 21
4.3.2. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc về giá từ khu vực nước ngoài 23
4.3.3. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc tỷ giá 24
4.3.4. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc trong chính sách tiền tệ 26
4.3.5. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cầu 27
4.3.6. Phản ứng của lạm phát trước cú sốc từ phía cung 28
4.3.7. Phân rã phương sai 29
Th thế ố ệu biến ủ m hình
Một ố ết quả khác ừ m hình
4.5.1. Xem xét tác ñộng gián tiếp của cú sốc từ giá dầu, giá gạo và tỷ giá ñến
lạm phát 33
4.5.2. Sự tồn tại lạm phát kỳ vọng ở Việt Nam 34
Tá ñộn ủ cú ốc ừ ạm phát
4.6.1. Tác ñộng dai dẳng của lạm phát trong quá khứ 36
4.6.2. Tác ñộng của lạm phát ñến các nhân tố khác 37
hân tách ñoạn
KẾT LUẬ ĐỀ ẤT Ế Ị SÁCH 42

Kết ận 42
Đề ất k huyến n ghị chính sách
Hạn c hế ủ nghiên ứu nà ướn phát tr iển ch các n ghiên ứu u


iii


Ụ T LIỆU THAM KHẢO VII
ục t ệu tiến ệt vii
Danh ục t ệu ti ến nh vii
Ụ ỤC X
ụ lục 1 Sự phê phán phươn pháp truyền thốn ủ eynes
Phụ lục 2 ương p háp VAR xiv
Phụ lục 3 ương pháp SVAR xix
Phụ lục 4 Ứn ụn ủ V VAR xxii
Phụ lục 5 Kiể ñịnh nghiệ ñơn ị ñố ớ các chuỗ ữ ệu chư ấ
phân xxv
Phụ lục 6 Kiể ñịnh nghiệ ñơn ị ñố ớ huỗ p hân ậc n hất 1 xxvi
Phụ lục 7 Kiể ñị ñộ trễ ủ m hình xxvii
Phụ lục 8 Kết quả kiể ñịnh rtmanteau xxvii
Phụ lục 9 Phả ứn ñẩ ủ trước c ác cú ốc ừ các nhân ố khác ô hì
2 xxvii
Phụ lục 10 Phân r phương ủ các biến tron m hình xxviii
Phụ lục 11 ả ứn ñẩy ủ M ước c ú ốc ừ ầu ạ ỷ xxix
Phụ lục 12 ả ứn ñẩy ủ trước các cú ốc ừ các nhân ố khác
Phụ lục 13 ân r phương ủ các biế ñố ớ xxxi
Phụ lục 14 ả ứn ủ trước c ú ốc ừ EE ck v M
ck xxxii
Phụ lục 15 Phả ứn ñẩy ủ các nhân ố khác trước cú ốc ừ xxxiii

Phụ lục 16 Phả ứn ñẩy ủ trước các cú ốc ừ các nhân ố khác
ñoạn 0 xxxiv


iv


ụ lục 17 Ph n r phương phản nh tá ñộn ủ á ú số từ á nhân tố
ñến ñoạn xxxv
Phụ lục 18 Phả ứn ñẩy ủ các nhân ố khác trước cú ốc ừ ñoạ
xxxvi


v



Ụ Ừ ẾT Ắ
ADF Ki m nh Augmented Dickey – Fuller
AR Mô hình tự hồi quy (Autoregressive)
ARIMA Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (Autoregressive
Integrated Moving Average)
CPI Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index)
GDP Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product)
GSO Tổng cục thống kê (General Statistics Office)
ICOR Tỷ suất thâm dụng vốn trên ñơn vị sản lượng (Incremental Capital
Output Ratio)
IV Các biến công cụ (Instrumental Variables)
R Tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng (Nomina ffective change Rate)
NHNN Ngân hàng Nhà nước

NHTW Ngân hàng Trung ương
ODA Hỗ trợ phát triển chính thức (Official Development Assistance)
OLS Phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least
Squares)
PPI Chỉ số giá của nhà sản xuất (Producer Price Index)
SVAR Mô hình Vector tự hồi quy theo cấu trúc (Structural Vector
Autoregression)
S CM Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số cấu trúc (Structural Vector rror
Correlation Model)
VAR Mô hình Vector tự hồi quy (Vector Autoregression)
CM Mô hình Vector hiệu chỉnh sai số (Vector rror Correlation Model)
WTO Tổ chức Thương mại Thế giới (World Trade Organization)
XHCN Xã hội chủ nghĩa




vi



Ụ Ả
Bảng 4.1. Tóm t t các biến sử dụng trong mô hình.
Bảng 4.2. Tổng hợp nguồn dữ liệu ñối với các biến sử dụng.
Bảng 4.3. Kỳ vọng dấu phản ứng của lạm phát trước các cú sốc từ các yếu tố khác
Bảng 4.4. Phân rã phương sai của các biến trong mô hình
Ụ
Hình 2.1. Xác ñịnh hàm cung tiền.
Hình 4.1a. Phản ứng của CPI trước cú sốc giá dầu
Hình 4.1b. Phản ứng của CPI trước cú sốc giá gạo

Hình 4.2. Phản ứng của CPI trước cú sốc tỷ giá
Hình 4.3a. Phản ứng của CPI trước cú sốc cung tiền
Hình 4.3b. Phản ứng của CPI trước cú sốc lãi suất
Hình 4.4. Phản ứng của CPI trước cú sốc trong lỗ hổng sản lượng công nghiệp
Hình 4.5a. Phản ứng của CPI trước cú sốc giá nhập khẩu
Hình 4.5b. Phản ứng của CPI trước cú sốc giá bán của người sản xuất
Hình 4.6. Phản ứng của CPI và PPI trước cú sốc giá dầu nước ngoài (Shock 1)
Hình 4.7. Phản ứng của CPI trước cú sốc từ chính nó
Hình 4.8. Tương quan giữa tăng trưởng cung tiền và GDP



vii



Ụ Ụ Ụ
Phụ lục 1: Sự phê phán phương pháp truyền thống của Keynes.
Phụ lục 2: Phương pháp VAR
Phụ lục 3: Phương pháp SVAR
Phụ lục 4: Ứng dụng của VAR – SVAR
Phụ lục 5: Ki m ñịnh nghiệm ñơn vị ñối với các chuỗi dữ liệu chưa lấy sai phân
Phụ lục 6: Kiểm ñịnh nghiệm ñơn vị ñối với các chuỗi ñã lấy sai phân bậc nhất I(1)
Phụ lục 7: Kiểm ñịnh ñộ trễ của mô hình.
Phụ lục 8: Kết quả kiểm ñịnh Portmanteau.
Phụ lục 9: Phản ứng ñẩy của CPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác (mô hình 2)
Phụ lục 10: Phân rã phương sai của các biến trong mô hình 2
Phụ lục 11: Phản ứng ñẩy của IMP trước cú sốc từ giá dầu, giá gạo và tỷ giá
Phụ lục 12: Phản ứng ñẩy của PPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác
Phụ lục 13: Phân rã phương sai của các biến ñối với PPI

Phụ lục 14: Phản ứng của CPI và PPI trước cú sốc từ R (Shock 3) và IMP
(Shock 8)
Phụ lục 15: Phản ứng ñẩy của các nhân tố khác trước cú sốc từ CPI
Phụ lục 16: Phản ứng ñẩy của CPI trước các cú sốc từ các nhân tố khác (giai ñoạn
2001 - 2007)
Phụ lục 17: Phân rã phương sai phản ánh tác ñộng của các cú sốc từ các nhân tố ñến
CPI (giai ñoạn 2001 - 2007)
Phụ lục 18: Phản ứng ñẩy của các nhân tố khác trước cú sốc từ CPI (giai ñoạn 2001
- 2007)



1


GIỚ THIỆ ĐỀ TÀ
nghĩ thực tiễn ủ ñề t
ạ phát tại Việt Nam trong vòng mấy năm vừa qua ñều tăng rất cao, liên tục giữ
mức 2 con số. Tình hình cho thấy lạm phát ñã, ñang và s vẫn giữ mức cao trong
tương lai gây ảnh hưởng lớn ñến ñời sống của người dân cũng như là gây khó khăn
ñến việc thực thi các chính sách khác của Chính phủ. Cho nên kiểm soát lạm phát là
một trong những mối quan tâm hàng ñầu trong chính sách kinh tế vĩ mô của năm
nay và năm tới. Từ thực tiễn ñó cho thấy tính cấp bách phải thực hiện các nghiên
cứu một cách quy mô, sâu sát ñể góp phần “chẩn ñoán, bốc thuốc và ñiều trị kịp
thời căn bệnh trầm kha” này trong cả ng n hạn và dài hạn.
Từ các lý thuyết nghiên cứu về lạm phát nói chung và ñặc thù của Việt Nam nói
riêng, tôi muốn tìm hiểu xem các yếu tố nào ñã, ñang và s ảnh hưởng ñến lạm phát
tại Việt Nam, ñồng thời chạy mô hình ñịnh lượng ñể kiểm ñịnh mức ñộ ảnh hưởng
ñến lạm phát của từng yếu tố. Mô hình ñược lựa chọn áp dụng trong nghiên cứu này
là SVAR - một phương pháp mới và hiệu quả ñược áp dụng ở nhiều quốc gia hiện

nay trong việc phân tích chính sách vĩ mô.
Tóm ắt ộ dun nghiên ứ
Đề tài nghiên cứu bao gồm các nội dung chính sau:
Phần ñầu, giới thiệu tổng quan về ñề tài.
Phần hai, hệ thống tổng quan lại các nghiên cứu về lý thuyết, phương pháp ñịnh
lượng, thực nghiệm và các thành tựu ñã ñạt ñược liên quan ñến việc xem xét các
yếu tố tác ñộng ñến lạm phát của các quốc gia trên thế giới nói chung - tập trung
vào các quốc gia mới nổi hoặc ñang trong giai ñoạn chuyển ñổi - và tại Việt Nam
nói riêng. Đây cũng chính là cơ sở về khuôn khổ lý thuyết, phương pháp thực
nghiệm phân tích kinh tế mà tôi s sử dụng.
Phần ba, hệ thống tổng quan sự phát triển của mô hình SVAR trong khuôn khổ kinh
tế học thực nghiệm ñể cho thấy tính ưu việt của phương pháp này so với các


2


phương pháp khác ñã ñược áp dụng trước ñây, ñó cũng là cơ sở ñể áp dụng SVAR
trong bài nghiên cứu này.
Phần bốn, dựa vào phân tích tình hình kinh tế vĩ mô tại Việt Nam và các nghiên cứu
ở phần tổng quan, áp dụng mô hình SVAR, xử lý dữ liệu và phân tích các kết quả
thu ñược ñể ñánh giá các yếu tố tác ñộng ñến lạm phát ở Việt Nam. Dựa trên mô
hình xây dựng ñược, bài nghiên cứu ñi sâu vào giải quyết năm câu hỏi sau:
 (1) - Các yếu tố nào tác ñộng ñến lạm phát ở Việt Nam và mức ñộ tác ñộng
ra sao?
 (2) - Khi có một cú sốc trong chính sách thì nó s tác ñộng như thế nào ñến
lạm phát?
 (3) - Thời gian ñể lạm phát phản ứng lại một chính sách mới hay một chính
sách ñưa ra ñể giải quyết vấn ñề lạm phát thì cần thời gian bao lâu mới phát
huy tác dụng?

 (4) - Tác ñộng ngược trở lại của một cú sốc trong lạm phát ñến các yếu tố
khác như thế nào?
 (5) - Trong các giai ñoạn khác nhau, các yếu tố tác ñộng ñến lạm phát có
khác nhau không?
Phần năm, tóm lại các thành tựu và từ kết quả phân tích trên ñây ñề xuất các
khuyến nghị về mặt chính sách ñể góp phần kiểm soát lạm phát ở Việt Nam trong
thời gian tới. Đồng thời, phần này nêu ra các vấn ñề còn hạn chế trong khuôn khổ
của nghiên cứu này, từ ñó ñề xuất các hướng mở cho các nghiên cứu sau này.



3


TỔNG CÁC NGHIÊN ỨU TRƯỚ ĐÂY Ề ỨNG ỤNG SV
C Ố TÁ ĐỘ ĐẾ ẠM T
Các nghiên ứ ở ước n
Bicchal (2010) dùng mô hình SVAR nghiên cứu mối quan hệ giữa chính sách tiền
tệ và lạm phát trong thời kỳ 1998 - 2009 ở Ấn Độ. Các biến ñưa vào mô hình bao
gồm: chỉ số sản xuất công nghiệp (industrial production index), tỷ giá danh nghĩa
hiệu dụng ( R), lãi suất huy ñộng vốn (call money rate), cung tiền (money
supply) và chỉ số lạm phát (chỉ số giá bán sỉ - Wholesale Price Index (WPI) hoặc chỉ
số lạm phát cơ bản - core inflation). Bên cạnh ñó, hai biến ngoại sinh là giá hàng
hóa quốc tế và lãi suất Fed cũng ñược ñưa vào mô hình.
Kết quả ước lượng mô hình với chỉ số giá bán sỉ cho thấy, một cú sốc trong chính
sách tiền tệ thể hiện qua sự thay ñổi của lãi suất huy ñộng vốn s làm thay ñổi trong
sản lượng trước và sau ñó mới tác ñộng lên lạm phát. Tiếp ñến, phân rã phương sai
thể hiện rằng sự biến ñộng của lạm phát giá bán sỉ ñược giải thích bởi cú sốc cung
tiền và tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng hơn là cú sốc trong lãi suất huy ñộng vốn. Cụ
thể, cung tiền giải thích 18% biến ñộng lạm phát trong thời kỳ dự báo hai năm.

Khi thay thế chỉ số lạm phát giá bán sỉ bằng chỉ số lạm phát cơ bản (loại trừ giá
lương thực và giá năng lượng) cho kết quả tương tự. Tuy nhiên, khác biệt chủ yếu là
thay vì phản ứng có ñộ trễ trước cú sốc trong chính sách tiền tệ thì lạm phát cơ bản
phản ứng nhanh và ngay tức kh c. Điều này cho thấy chính sách tiền tệ có hiệu lực
nhiều hơn ñối với lạm phát cơ bản, thể hiện áp lực về phía cầu. Hơn nữa, nếu loại
trừ các biến ngoại sinh khi ước lượng thì kết quả hàm phản ứng ñẩy không phát
hiện cú sốc tổng thể. Nói cách khác, ñây là chỉ báo của vai trò kỳ vọng lạm phát. Tỷ
giá thực hiệu dụng cũng giải thích khoảng 4% biến ñộng lạm phát.
Alessandro Cologni và Matteo Manera (2005) ñã ước lượng mô hình vector hiệu
chỉnh sai số cấu trúc (S CM) cho nhóm nước G-7 (Canada, Pháp, Đức, Ý, Nhật,
Anh và Mỹ) nhằm mục ñích ño lường tác ñộng trực tiếp của giá dầu lên các chỉ số
kinh tế. Phân tích này ñược thực hiện với sáu biến: lãi suất ng n hạn (lãi suất tín





phiếu kho bạc hoặc lãi suất cho vay), tổng cung tiền (M1), chỉ số giá tiêu dùng,
GDP thực, giá dầu thế giới tính theo ñồng USD và tỷ giá hối ñoái. Số liệu ñược
tổng hợp theo quý từ quý 1 năm 1980 ñến quý 4 năm 2003. Kết quả nghiên cứu của
hai ông cho thấy ñối với hầu hết các nước trong nhóm G-7 (trừ Nhật và Anh), một
cú sốc giá dầu bất ngờ s dẫn ñến một sự gia tăng trong tỷ lệ lạm phát và suy giảm
trong tăng trưởng sản lượng. Phản ứng thông thường của một số NHTW là giảm
thiểu tác ñộng của cú sốc lên tăng trưởng sản lượng thông qua việc c t giảm lãi
suất. Ngược lại, hầu hết cơ quan tiền tệ của nhóm nước này ñã phản ứng bằng cách
tăng lãi suất và c t giảm cung tiền thực, cho thấy một chính sách tiền tệ th t chặt
ñược ñưa ra ñể chống lạm phát.
Mwase (2006) dùng SVAR phân tích kênh truyền dẫn tỷ giá vào giá cả của nền kinh
tế Tanzania từ 1990 - 2005. Bên cạnh ñó, tác giả cũng sử dụng mô hình CM và
kiểm ñịnh Granger ñể xem xét tính hợp lý của kết quả thực nghiệm từ SVAR. Với

hệ thống biến bao gồm tỷ giá song phương với USD, lỗ hổng sản lượng, chỉ số giá
tiêu dùng và cung tiền rộng M2, kết quả cho thấy sự truyền dẫn của tỷ giá vào lạm
phát ñã suy giảm trong những năm cuối 1990, trong khi ñồng tiền có xu hướng mất
giá trong thời kỳ này. Cụ thể, xuyên suốt giai ñoạn nghiên cứu, ñồng tiền giảm giá
10% ñi kèm với sự gia tăng 0,05% trong tỷ lệ lạm phát sau hai quý. Điều này cho
thấy, tác ñộng của cú sốc tỷ giá lên lạm phát Tanzania là nhỏ nhưng mối quan hệ
này là ch c ch n và dài hạn. Tuy nhiên, nếu ước lượng theo giai ñoạn thì hệ số
truyền dẫn này rất nhỏ ở những năm ñầu 1990 và tiến tới gần như không còn trong
những năm giữa 1990. Tác giả ñã ñưa ra nhiều giải thích cho kết quả này, ñầu tiên
là sự thay ñổi trong chính sách tiền tệ khi NHTW Tanzania thực hiện can thiệp chủ
ñộng nhằm kiểm soát tăng trưởng cung tiền kể từ 1995 và làm cho kỳ vọng lạm
phát của các thành phần tư nhân sụt giảm. Bên cạnh ñó, sự sụt giảm trong hệ số dẫn
truyền còn ñược giải thích bằng sự sụt giảm trong tỷ trọng hàng nhập khẩu trong
nền kinh tế trong suốt giai ñoạn từ 1994 - 2005.
Nghiên cứu tương tự cũng ñược McCarthy (1999, 2006) thực hiện ở chín quốc gia
công nghiệp. Và nhiều nghiên cứu khác sử dụng SVAR phân tích nguyên nhân lạm


5


phát như Siklos và Zhang (2007) nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát, tăng
trưởng GDP thực và tăng trưởng cung tiền ñể xác ñịnh nguyên nhân lạm phát ở
Trung Quốc. Verheyen (2010) dùng SVAR phân tích lạm phát trong mối quan hệ
với chính sách tiền tệ và giá cả hàng hóa ở nền kinh tế Mỹ.
Nhiều tác giả ñã ứng dụng mô hình SVAR vào ño lường tỷ lệ lạm phát cơ bản và
phân tích tác ñộng của các cú sốc lên tỷ lệ lạm phát. Martel (2008) xem xét tác ñộng
của các cú sốc lên tỷ lệ lạm phát ở Canada bằng mô hình SVAR bao gồm giá dầu,
lạm phát và sản lượng. Như kỳ vọng, cú sốc trong giá dầu tác ñộng ñến giá cả ở
Canada một cách nhanh chóng và chỉ tồn tại trong ng n hạn. Tỷ lệ lạm phát chỉ ñạt

ñược trạng thái cân bằng mới sau hai ñến ba năm. Ngược lại, cú sốc cầu lại tác ñộng
ñến lạm phát trong dài hạn. Phân rã phương sai cũng cho kết quả như tác giả kỳ
vọng, các cú sốc cơ bản (cú sốc trong cầu) là nhân tố chính tác ñộng ñến lạm phát
Canada, giải thích hơn 60% sự biến ñộng. Cụ thể, giá năng lượng giải thích khoảng
10% trong dài hạn và cú sốc cung giải thích từ 25 ñến 30%. Tương tự, Durai và
Ramachandran (2007), Goyal và Pujari (2005) sử dụng SVAR ñể phân tích lạm
phát cơ bản ở Ấn Độ.
Trong khi nghiên cứu này sử dụng SVAR chỉ cho mục ñích phân tích nguyên nhân
tác ñộng lên tỷ lệ lạm phát thì có rất nhiều nghiên cứu gần ñây sử dụng mô hình này
ñể phân tích các cú sốc trong tổng thể nền kinh tế, trong ñó có lạm phát. Leu (2011)
dùng SVAR xây dựng mô hình nền kinh tế Úc với bốn cú sốc bao gồm: tổng cầu
dựa vào mô hình tối ña hóa hữu dụng của dân chúng; tổng cung dựa vào ñường
cong Phillips Keynes mới; sự cân bằng lãi suất không ñược ñảm bảo và nguyên t c
chính sách tiền tệ hiện ñại. Tôi cũng tìm thấy nghiên cứu của Dungey và Pagan
(1999, 2008) với mục tiêu tương tự.
Các nghiên ứ ở ệt
Nghiên cứu nhân tố tác ñộng ñến tỷ lệ lạm phát trong thời kỳ 1996 – 2005, Camen
(2006) sử dụng mô hình VAR cơ bản với hệ thống gồm tám biến kinh tế: tỷ giá
VND/USD, CPI, cung tiền M2, tín dụng, lãi suất cho vay, giá xăng, giá gạo, cung


6


tiền M3 Mỹ. Kết quả thực nghiệm cho thấy tín dụng là nhân tố chủ chốt tác ñộng
ñến lạm phát trong 24 tháng. Hệ thống bao gồm cả biến tín dụng và lãi suất cho vay
cho thấy biến tín dụng giải thích ñến 18% tỷ lệ lạm phát, trong khi, lãi suất cho vay
lại không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy tầm quan trọng của kênh dẫn
truyền tiền tệ. Giá xăng, gạo cùng với sự thay ñổi trong tỷ giá cũng là nhân tố quan
trọng ñối với sự biến ñộng lạm phát. Bên cạnh ñó, cung tiền M3 Mỹ cũng cho thấy

ý nghĩa thống kê cao.
Nghiên cứu chủ yếu xem xét các nhân tố tiền tệ và nhân tố tác ñộng về phía cầu. Áp
lực cung chỉ ñược thể hiện qua giá xăng và giá gạo, trong khi, các nhân tố như kỳ
vọng, tiền lương chưa ñược nh c ñến. Hơn nữa, thời kỳ nghiên cứu không bao gồm
giai ñoạn lạm phát Việt Nam có nhiều biến ñộng như 2008 - 2011.
Bằng phương pháp VAR, Nguyễn Thị Thùy Vinh và Fujita (2007) nghiên cứu tác
ñộng của tỷ giá lên tăng trưởng sản lượng và lạm phát trong giai ñoạn 1992 - 2005.
Ngoài các biến chính là sản lượng công nghiệp, CPI, tỷ giá thực VND/USD, lãi suất
danh nghĩa của Mỹ (ñược xem như biến ngoại sinh). Bên cạnh ñó, biến cung tiền
M1 và thâm hụt cán cân thương mại ñược ñưa vào ñể tạo mô hình thay thế bên cạnh
mô hình chính là kênh truyền dẫn từ tỷ giá ñến sản lượng và lạm phát.
Kết quả phân tích hàm phản ứng ñẩy cho thấy, cú sốc mất giá ñồng tiền dẫn ñến sự
gia tăng sản lượng và mức giá cả của nền kinh tế. Tuy nhiên, việc phân rã phương
sai lại cho thấy, ñây không phải là nguyên nhân chính. Lạm phát biến ñộng chủ yếu
do cú sốc từ chính bản thân nó, tỷ giá chỉ là nhân tố làm gia tăng biến ñộng. Cú sốc
trong tỷ giá thực tác ñộng ñến sản lượng nhiều hơn so với lạm phát. Bên cạnh ñó,
tác ñộng của tỷ giá ñến lạm phát càng ñược khẳng ñịnh khi biến cán cân thương mại
và cung tiền ñược ñưa vào mô hình. Nghiên cứu ủng hộ khuyến nghị chế ñộ thả nổi
tỷ giá cho Việt Nam nhằm giúp cải thiện cán cân thương mại, nâng cao sản lượng
mà không phải quá lo ngại về ảnh hưởng ñến lạm phát; việc nâng cao khả năng
cạnh tranh của nền kinh tế phải tập trung chủ yếu vào năng lực của các doanh
nghiệp trong nước hơn là sử dụng công cụ tỷ giá ñể kiểm soát tác ñộng từ bên ngoài
vào.


7


Với mục tiêu tương tự, Võ Văn Minh (2009) nghiên cứu kênh dẫn truyền tỷ giá và
tác ñộng của nó ñến tỷ lệ lạm phát bằng phương pháp VAR ñơn giản. Ngoài các

biến giá dầu, tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng, cung tiền M2, lỗ hổng sản lượng, CPI
nghiên cứu ñã xem xét ñược tác ñộng của chỉ số giá nhập khẩu ñến tỷ lệ lạm phát.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, kênh dẫn truyền tỷ giá có tác ñộng ñến lạm phát ít
hơn so với tác ñộng ñến chỉ số giá nhập khẩu. Sau thời gian 15 tháng, ảnh hưởng
của kênh tỷ giá lên lạm phát là hoàn toàn biến mất. Cú sốc giá dầu và chính sách
tiền tệ cũng tác ñộng có ý nghĩa lên chỉ số giá tiêu dùng. Đặc biệt, nghiên cứu cho
thấy áp lực về phía cầu (thể hiện qua lỗ hổng sản lượng) lên lạm phát của Việt Nam
không cao qua phân tích phản ứng ñẩy và phân rã phương sai.
Tương tự Nguyễn Thị Thùy Vinh và Seiichi Fujata (2007), Võ Văn Minh (2009)
tuy ñưa ra ñược các bằng chứng thực nghiệm về các biến tác ñộng ñến tỷ lệ lạm
phát Việt Nam nhưng mục tiêu chính của bài nghiên cứu thiêng về yếu tố tỷ giá. Do
ñó, nhiều nhân tố tác ñộng ñến lạm phát không ñược xem xét một cách ñầy ñủ. Hơn
nữa, giai ñoạn nghiên cứu quá ng n (chỉ gồm 73 quan sát theo tháng từ tháng 1 năm
2001 ñến tháng 2 năm 2007) không thể hiện ñược thời kỳ hậu gia nhập WTO và
thời kỳ lạm phát cao của Việt Nam 2007 - 2011, do ñó không mang tính ñại diện
cũng như ý nghĩa thống kê cao.
Với phương pháp và mục tiêu tương tự, Phạm Thế Anh (2009) nghiên cứu trên hệ
thống gồm sáu biến: chỉ số giá tiêu dùng CPI, tổng sản phẩm quốc nội GDP, cung
tiền M2, tỷ giá danh nghĩa VND/USD, lãi suất tiền gửi và giá dầu thô trong giai
ñoạn từ 1998 - 2008. Kết quả cho thấy, chỉ có biến giá dầu không có tác ñộng có ý
nghĩa do chính sách kiểm soát giá của Chính phủ, còn lại các biến khác ñều có tác
ñộng ñáng kể; quan trọng nhất là tác ñộng của các biến thuộc chính sách tiền tệ,
trong ñó cung tiền tác ñộng ñến lạm phát từ quý 3 trở ñi sau khi thực hiện ñiều
chỉnh chính sách và biến lãi suất hàm ý sự phản ứng của lãi suất ñối với lạm phát
mang tính thích ứng chứ không mang tính chủ ñộng ngăn chặn. Vai trò của lạm phát
trong quá khứ (thường là với ñộ trễ sau 2 quý) ñược giải thích cho thấy tầm quan
trọng của nhân tố lạm phát kỳ vọng và tính dai dẳng của lạm phát.

Nguyễn Thị Thu Hằng và Nguyễn Đức Thành (2010) ñã nghiên cứu nhân tố tác
ñộng ñến tỉ lệ lạm phát Việt Nam giai ñoạn từ 2000 - 2010 bằng mô hình CM.
Việc ñưa biến vào mô hình ñược giải thích dựa vào ba quan ñiểm chính: tiền tệ, cấu
trúc và cân bằng sức mua. Các biến trong mô hình ñược chia thành hai thành phần:
(i) nhóm số liệu truyền thống gồm CPI, sản lượng công nghiệp, cung tiền M2, lãi
suất, tỷ giá, giá dầu quốc tế; (ii) nhóm mở rộng bao gồm tín dụng, PPI, thâm hụt
ngân sách, giá trị giao dịch trên thị trường chứng khoán, chỉ số giá nhập khẩu và giá
gạo quốc tế.
Kết quả thực nghiệm cho thấy hầu hết các biến ñều tác ñộng có ý nghĩa ñến lạm
phát, trừ thâm hụt ngân sách. Cụ thể, lạm phát chịu sự chi phối lớn từ các trễ của nó.
Do ñó, có thể khẳng ñịnh vai trò to lớn của kỳ vọng lạm phát ñối với biến ñộng lạm
phát ở Việt Nam.
Tuy nhiên, vẫn còn nhiều khuyết ñiểm của nghiên cứu này do thiếu số liệu các biến
liên quan ñến giá cả có kiểm soát, tiền lương, chỉ số giá nhập khẩu, và việc sử dụng
tỷ giá chính thức giữa VND và USD thay vì tỷ giá hữu hiệu giữa VND và các ñồng
tiền của nhiều nước bạn hàng, do ñó mối quan hệ PPP không ñược phản ánh ñầy ñủ
do không tính ñến các ñồng tiền nước khác Bên cạnh ñó, tuy có nghiên cứu ñược
vai trò của kỳ vọng lạm phát nhưng chưa xem xét cái cách mà loại kỳ vọng này
ñược thiết lập khi lấy số liệu quá khứ của lạm phát thay cho kỳ vọng.
Như vậy nhìn chung các phân tích thực nghiệm gần ñây tại Việt Nam chủ yếu dựa
trên mô hình vector tự hồi quy VAR, tuy nhiên, không có sự ñồng nhất trong kết
quả nghiên cứu. Nguyên nhân có thể do sự khó khăn về số liệu, khác nhau về thời
kỳ nghiên cứu. Bên cạnh ñó, mẫu lựa chọn của các nghiên cứu còn khá nhỏ và chưa
bao gồm giai ñoạn nhiều biến ñộng từ khủng hoảng tài chính toàn cầu. Hơn nữa, tuy
ñã ñược ñề cập nhưng vai trò của kỳ vọng lạm phát vẫn chưa ñược nghiên cứu và
giải thích một cách thỏa ñáng. Đặc biệt, quá trình thiết lập kỳ vọng ñều ñược mặc
ñịnh là hướng về quá khứ s không phản ánh ñược cấu trúc sâu của nền kinh tế. Với
tính ưu việt của mô hình SVAR như ñã trình bày ở trên, việc ứng dụng mô hình này

trong phân tích lạm phát ñã ngày càng phổ biến.


9


TỔNG Ự T TRIỂN ỦA SVAR TRONG KHUÔN KHỔ
Ế ỌC THỰ ỆM
Phần này trình bày tóm lược về các mô hình hệ phương trình ñồng thời cổ ñiển
trong khuôn khổ lý thuyết Keynes cùng với phê phán của Lucas, Sims và Sargent
ñối với nhóm mô hình này. Kế ñến là hai phương pháp phát triển của Sargent và
Sims. Cuối cùng là sự ra ñời của SVAR và những ưu ñiểm nổi bật của nó.
Vấ ñề xá ñịnh tron m hình kinh ế ọc thực nghiệm eyne
Các nhà kinh tế học ñã dựa vào lý thuyết Keynes ñể xây dựng những mô hình kinh
tế học thực nghiệm chiếm vị trí thống trị khoa học trong thập niên 60. Đây thường
là những mô hình tuyến tính tiêu chuẩn, với công thức cấu trúc như sau:
(3.1)
Trong ñó, là vector các biến nội sinh, là vector các biến ngoại sinh và trễ của
các biến nội sinh, ñại diện cho các biến ñộng cấu trúc của nền kinh tế.
là ma trận phương sai - hiệp phương sai của các biến ñộng cấu trúc này. Ma
trận hệ số và là các tham số cấu trúc cần ước lượng. Tuy nhiên, mô hình (3.1)
lại vi phạm các giả thiết OLS nên không thể ñược ước lượng một cách trực tiếp ñể
nhận giá trị ñúng của và mà chỉ có thể ước lượng dạng rút gọn của mô hình, sau
ñó ma trận tham số cấu trúc ñược suy ra từ ma trận tham số rút gọn:
(3.2)
Với là ma trận tham số rút gọn và . Song cách giải quyết
này lại vấp phải một vấn ñề lớn. Đó là thông tin từ mẫu dữ liệu không ñủ ñể suy ra
các tham số cấu trúc từ các tham số rút gọn nếu không bổ sung thêm các giới hạn
xác ñịnh. Có một tập hợp vô hạn các giá trị khác nhau cho và mà tất cả ñều
hàm ý chính xác phân phối xác suất tương tự như mẫu dữ liệu quan sát. Đây chính

là vấn ñề xác ñịnh mô hình: nếu không có thêm những giả ñịnh cần thiết hay còn
gọi là các hạn chế xác ñịnh, thì không thể suy ra các tham số cấu trúc của mô hình
“ñ ” từ tập hợp dữ liệu quan sát.





Vấn ñề xác ñịnh ñược giải quyết bằng cách áp ñặt một tập hợp các hạn chế tiên
nghiệm lên các thành phần của ma trận và ñể giữ lại chỉ một ma trận . Ma
trận có phần tử cần phải áp ñặt các hạn chế xác ñịnh. Trong ñó, có hạn chế
chỉ ñơn giản là sự chuẩn hóa hệ số bằng 1 (ñường chéo của ma trận ). Với
phần tử còn lại, phương pháp truyền thống áp ñặt các giới hạn tuyến tính
lên các thành phần của ma trận và . Thông thường, các hạn chế loại trừ ñược sử
dụng cho mục ñích này. Tuy nhiên, phương pháp xác ñịnh truyền thống không áp
ñặt các ràng buộc hạn chế lên ma trận phương sai – hiệp phương sai của các biến
ñộng cấu trúc – cụ thể là không giả ñịnh các biến ñộng cấu trúc phải trực giao.
Một cách giải quyết khác là tìm các biến ngoại sinh ñóng vai trò là biến công cụ ñể
thực hiện việc xác ñịnh. Đây chính là phương pháp ước lượng bình phương bé nhất
hai giai ñoạn (2SLS – Two Stage Least Squares). Một biến ñược gọi là ngoại sinh
mạnh nếu nó không tương quan với các biểu hiện hiện tại, tương lai hoặc quá khứ
của các cú sốc trong phương trình cấu trúc.
Tuy nhiên cách giải quyết vấn ñề xác ñịnh trong các mô hình thực nghiệm Keynes
vấp phải những phê phán gay g t từ Lucas, Sims và Sargent.
Sự phê phán phương pháp xá ñịnh truyền thống trong các mô hì
kinh ế ọc thực nghiệm eynes
Một phê bình mạnh m ñến từ Lucas (1976), Lucas và Sargent (1979), Sim liên
quan ñến vấn ñề kỳ vọng và biến ngoại sinh trong mô hình. (tham khảo Phụ lục 1)
ương phá ñịnh ượng ớ ủ kinh ế ọc thực nghiệm: V SV
Với một loạt nghiên cứu của mình, Sims ñã ñưa ra một phương pháp mới, ước

lượng toàn bộ các phương trình vĩ mô bằng VAR chỉ bao gồm các biến nội sinh.
Điểm ñặc biệt trong phương pháp của Sims là khả năng phân tách các biến ñộng bất

1
Xem Faust (1999), trang 5.
2
Ngoài ra, các giới hạn xác ñịnh cần phải thực hiện ñầy ñủ các ñiều kiện xếp hạng và trật tự xác
ñịnh. Xem Greene (1997), trang 724.


11


ngờ trong các biến vĩ mô ra khỏi các biến ñộng ñã ñược kỳ vọng nhằm mục ñích
phân tích chính sách dưới tác ñộng của những cú sốc bất ngờ, không ñược dự tính
trước. Không những thế phương pháp của Sims còn giúp các nhà kinh tế ước lượng
ñược mức ñộ và thời gian phản ứng của một nền kinh tế cụ thể với từng loại sốc
khác nhau thông qua hàm phản ứng ñẩy và phân rã phương sai, do ñó vừa giúp cho
công tác dự báo dễ dàng hơn vừa có thể ñề ra những chính sách ñối phó thích hợp.
(tham khảo Phụ lục 2)
Kh c phục hạn chế của VAR, phương pháp SVAR thay thế kỹ thuật xác ñịnh “phi
lý thuyết” bằng cách áp dụng phương pháp xác ñịnh cấu trúc truyền thống dựa trên
các lý thuyết và lập luận kinh tế ñể xác ñịnh sai số cấu trúc từ phần dư , từ ñó
tiến hành các phân tích phản ứng ñẩy tương tự như phương pháp luận VAR (do ñó
ñược gọi là “Structural VAR”). (tham khảo Phụ lục 3)
Ứn ụn ủ SV
Theo quan ñiểm của Sims, VAR rất hữu ích trong việc dự báo và tìm hiểu cơ chế
tác ñộng của những cú sốc trong nền kinh tế. Nhiều bài nghiên cứu sau ñó cũng
thừa nhận rằng VAR là công cụ mạnh ñể giải thích chuỗi thời gian và dự báo. Đối
với các thử nghiệm chính sách, VAR trở thành công cụ chủ yếu ñể phân tích tác

ñộng của các cú sốc trong chính sách. Dù vẫn chưa phân tích ñược những thay ñổi
chính sách lâu dài, phân tích VAR – SVAR vẫn ñược sử dụng rất rộng rãi, bao gồm
cả các khu vực ngoài kinh tế vĩ mô như kinh tế tài chính. Tựu trung lại, phương
pháp VAR ñược sử dụng ñể phân tích: tác ñộng của chính sách tiền tệ, tác ñộng của
chính sách tài khóa, nhân tố gây ra chu kỳ kinh doanh. (tham khảo Phụ lục 4)



12


ỨNG ỤNG ƯƠNG SVAR TRONG TÍCH ẠM
TẠ ỆT
Dựa trên nền tảng lý thuyết về phương pháp SVAR cùng với các nghiên cứu trước
cùng chủ ñề, trong phần này tôi s tiến hành xây dựng mô hình phân tích lạm phát ở
Việt Nam dựa trên phương pháp SVAR. Trong ñó ñi sâu vào tìm hiểu nguồn gốc
lạm phát, thời gian ñể các chính sách tác ñộng lên lạm phát có hiệu lực cũng như
một cú sốc trong chính sách s tác ñộng như thế nào ñến lạm phát.
ựn m hình
Để xây dựng ñược một mô hình SVAR thực nghiệm, chúng ta cần phải giải quyết
hai nội dung:
 (1) - lựa chọn các biến trong mô hình,
 (2) - thiết lập các hạn chế của mô hình, từ ñó ñưa ra ma trận cấu trúc.
4.1.1. Lựa chọn các biến cho mô hình
Dựa theo những lý thuyết ñã có về lạm phát, các nghiên cứu về lạm phát ở Việt
Nam gần ñây ñược nêu ra ở phần trước cũng kết hợp nhiều nhân tố từ cả phía chi
phí ñẩy và phía cầu kéo của lạm phát nhằm giải thích những biến ñộng của lạm
phát. Tuy nhiên, do thiếu số liệu hoặc do chủ ý của các tác giả, phần lớn các nghiên
cứu ñều bỏ qua các yêu tố thuộc phía cung và tập chung chủ yếu vào các nhân tố
thuộc phía cầu. Nhân tố cung duy nhất ñược xem xét là các cú sốc từ quốc tế (giá

của dầu và trong một vài trường hợp giá của gạo). Tóm lại, những nghiên cứu gần
ñây về lạm phát ở Việt Nam xoay quanh các nhân tố: CPI, cung tiền, lãi suất, tỷ giá,
sản lượng, giá dầu và giá gạo thế giới. Hơn nữa, hầu hết các nghiên cứu ñều lạc hậu
về số liệu và do ñó không tính ñến những lần lạm phát gia tăng gần ñây cũng như
cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới 2008 - 2010 ñã dẫn ñến hàng loạt những thay ñổi
trong môi trường kinh tế và chính sách vĩ mô sau ñó. Do ñó trong nghiên cứu này
tôi s cân nh c việc ñưa thêm các biến thuộc phía cung và sử dụng số liệu cập nhật
mới nhất ñến tháng 6 năm 2011, qua ñó so sánh với các ñánh giá từ những nghiên


13


cứu trước ñây và xem xét các vấn ñề mới ñể cung cấp bức tranh toàn diện hơn, mới
mẻ hơn về lạm phát ở Việt Nam.
Có rất nhiều các yếu tố trong nền kinh tế có tác ñộng ñến mức giá, tuy nhiên một
mô hình vĩ mô không th nào bao hàm ñược tất cả. Chưa kể ñến một mô hình với
quá nhiều biến có thể dẫn ñến một kết quả sai lệch do các hạn chế, tương quan giữa
các biến này. Chính vì thế, vấn ñề của người lập mô hình là cần xây dựng một mô
hình với ít nhất số biến nhưng vẫn có thể thể hiện ñược ñầy ñủ những tác ñộng quan
trọng của chúng. Để xem xét các nhân tố tác ñộng ñến lạm phát ở Việt Nam, bài
nghiên cứu sử dụng các lý thuyết kinh tế vĩ mô, các nghiên cứu thực nghiệm trước
kết hợp với việc phân tích ñiều kiện kinh tế - xã hội ở Việt Nam.
Dựa trên việc khảo sát các nghiên cứu về các nhân tố vĩ mô quyết ñịnh lạm phát tôi
xây dựng một mô hình kết hợp giữa cách tiếp cận kinh tế học cơ cấu và cách tiếp
cận kinh tế học tiền tệ. Điều này nghĩa là lạm phát không chỉ là một hiện tượng tiền
tệ do những méo mó trên thị trường tiền tệ trong nước mà còn là kết quả của các
yếu tố cơ cấu/chi phí ñẩy. Theo nghiên cứu của Chhibber (1991) và một số nghiên
cứu thực nghiệm gần ñây ñối với các nền kinh tế nhỏ, mở thì mức giá của nền kinh
tế (thường ñược ño bằng chỉ số giá tiêu dùng CPI) s ñược diễn ñạt thông qua giá

của các hàng hóa thương mại (giá các loại hàng hóa và dịch vụ mà nước ñó xuất
khẩu hoặc nhập khẩu) và giá cả hàng hóa phi thương mại (giá cả các hàng hóa
và dịch vụ ñược sản xuất và tiêu thụ trong nước).
(4.1)
Trong ñó và . Trong một số quốc gia s có thêm thành
phần giá của các hàng hóa ñược kiểm soát , tuy nhiên ñây là một nhân tố rất khó
lượng hóa mà trong hầu hết các nghiên cứu luôn bỏ qua. Chính vì thế nhân tố này s
không ñược ñề cập ñến trong mô hình.
Đối với hàng hóa thương mại, những thay ñổi trong giá hàng hóa thương mại phụ
thuộc vào những thay ñổi trong giá quốc tế và những thay ñổi trong tỷ giá
hiện tại .





(
Việc mô hình hóa giá của các hàng hóa phi thương mại s khó khăn hơn, và chúng
ta s dựa trên giá cả của hàng hóa nội ñịa ñể xem xét sự thay ñổi trong giá cả. Giả
ñịnh ñặt ra ở ñây là thị trường hàng hóa phi thương mại s di chuyển cùng với thị
trường hàng hóa trong nước. Khi ñó, giá hàng hóa phi thương mại s phụ thuộc vào
tổng cung và tổng cầu.
Về phía cầu, tổng cầu s phụ thuộc vào thu nhập , lãi suất , giá tài sản , thuế và
chi tiêu của Chính phủ . Những nhân tố này có thể tạo ra dư cầu và tác ñộng lên
giá nên ñược gọi là yếu tố lạm phát do cầu kéo.
(4.3)
Về phía cung, theo mô hình tăng giá chuẩn của Bruno (1979) và Gordan (1975) thì
giá hàng hóa phi thương mại s là một hàm của chi phí lao ñộng ( ), chi phí ñầu
vào ( ) (các hàng hóa trung gian nhập khẩu và sản xuất trong nước) và sự tăng giá
từ phía cung ( do thị trường không hoàn hảo. Các nhân tố này còn ñược gọi là

nhân tố chi phí ñẩy, tác ñộng lên lạm phát trong nước.
(4.4)
Trong ñó, ñại diện cho sự tăng giá theo những thay ñổi của nền kinh tế khi cầu
vượt mức và bản thân cầu vượt mức dẫn ñến lượng tiền thực tế trong thị trường tiền
tệ trong nước ( ) dư thừa. Do khó khăn trong việc lượng hóa nên các
nghiên cứu thường sử dụng biến EMB ñể thay thế. Trong ñó:
(4.5)
lần lượt là cung và cầu tiền. Thị trường tiền tệ cân bằng khi EMB bằng 0.
lần lượt là sản lượng, lãi suất và mức giá kỳ vọng.
Tổng hợp từ (4.1) – (4.5) ta có:


15


Đ là mô hình chung ñể xác ñịnh các nhân tố cơ bản gây ra lạm phát ở các nền
kinh tế nhỏ, mở. Các nhân tố này ñược phân thành 4 nhóm cơ bản (i) giá của khu
vực nước ngoài, (ii) tỷ giá, (iii) cầu kéo, (iv) chi phí ñẩy. Tuy nhiên ñể sử dụng ở
mỗi nền kinh tế chúng ta cũng cần quan tâm ñến 2 vấn ñề. Một là tùy thực trạng lạm
phát ở mỗi quốc gia mà chúng ta sử dụng các biến ñại diện cho phù hợp, có thể sử
dụng thêm các biến ñặc trưng cho mỗi quốc gia. Hai là dữ liệu có sẵn ñể chúng ta sử
dụng cho mô hình hay không. Dựa trên hai vấn ñề này, tôi có một số ñiều chỉnh ñối
với các biến sử dụng trong mô hình.
- Th nhất, ñối với biến giá từ khu vực nước ngoài, một số nghiên cứu nước
ngoài s sử dụng chỉ số giá tổng hợp của 13 mặt hàng thiết yếu. Tuy nhiên,
do hạn chế dữ liệu, tôi không thể tính toán ñược chỉ số giá này. Thay vào ñó,
tôi sử dụng giá dầu - hàng hóa có ảnh hưởng quan trọng ñến hầu hết các loại
hàng hóa khác trong nền kinh tế, và giá gạo do vai trò quan trọng của giá
lương thực - thực phẩm trong rổ hàng hóa tính CPI của Việt Nam ñể thay
thế.

- Th hai, ñối với biến kỳ vọng, một số quốc gia s sử dụng biến lạm phát kỳ
vọng ñược ño lường hàng tháng hoặc hàng quý thông qua các chương trình
khảo sát hoặc tính toán dựa trên thị trường tài chính. Tuy nhiên, số liệu này
vẫn chưa ñược ño lường ở Việt Nam nên trong mô hình ở ñây, biến này s
không ñược xem xét tới.
- Th ba, do thiếu dữ liệu ñầu vào ñáng tin cậy, tôi s không sử dụng biến tiền
lương. Thay vào ñó s xem xét biến số giá bán của người sản xuất (PPI),
cũng có thể xem như biến ñại diện cho chi phí từ phía người sản xuất.
- Th tư, không có một biến cụ thể nào có thể ñại diện về phía cung, cụ thể là
các yếu tố chi phí ñầu vào ñể sản xuất trong nước. Ở ñây bài nghiên cứu chỉ
xét ñến trường hợp yếu tố ñầu vào của các doanh nghiệp ñược nhập khẩu từ
khu vực nước ngoài, vì thế nó s chịu ảnh hưởng bởi chỉ số giá nhập khẩu

- Th năm, về phía cầu tôi bỏ qua biến giá cả tài sản, thuế và chi tiêu của
Chính phủ do không thu thập ñược số liệu ñáng tin cậy. Biến chi tiêu của


16


Chính phủ hàm ý thể hiện một phần qua biến cung tiền. Thay vào ñó, tôi sử
dụng biến lỗ hổng sản lượng công nghiệp ñược ño lường bằng chênh lệch
giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng ñể thể hiện áp lực về phía cầu.
Theo lý thuyết, khi tăng trưởng trong sản lượng thực tế cao hơn nhiều so với
sản lượng tiềm năng tạo áp lực tăng lạm phát thông qua sự gia tăng cầu lao
ñộng và tiền lương dẫn ñến chi phí sản xuất tăng cao.
- Th sáu, nghiên cứu sử dụng biến tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng ( R) ñược
tính bằng một rổ tỷ giá của tốp 20 các nước có lượng giao dịch thương mại
(cả nhập khẩu và xuất khẩu) lớn nhất với Việt Nam thay vì dùng tỷ giá song
phương (thường là dùng tỷ giá VND/USD) ñể thể hiện chính xác hơn mối

liên hệ giữa tỷ giá và lạm phát.
Bảng 4.1. Tóm tắt các biến sử dụng trong mô hình
Nh n tố ến ñại ện Ký hiệu
Giá của khu vực nước ngoài
Giá dầu thế giới

Giá gạo thế giới
Tỷ giá Tỷ giá danh nghĩa hiệu dụng NE
Sản lượng nội ñịa Lỗ hổng sản lượng công nghiệp
Lãi suất Lãi suất cho vay kỳ hạn 1 năm

Chi phí từ người sản xuất Chỉ số giá sản xuất

Chi phí ñầu vào sản xuất trong nước Chỉ số giá nhập khẩu
Cung tiền Cung tiền rộng

Dựa trên các phân tích trên, chúng ta s xem tiến hành xem xét mô hình với hệ
thống các biến sau:
4.1.2. Thiết lập các hạn chế của mô hình
Việc thiết lập các hạn chế từ ñó xây dựng nên ma trận cấu trúc cho mô hình là công
việc quan trọng và có ảnh hưởng xuyên suốt ñến kết quả ước lượng cũng như các