ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG PHỤC hồi của nền KINH tế tầm QUAN TRỌNG và các KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH (TT)

1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

CÔNG TRÌNH THAM GIA XÉT GIẢI
GIẢI THƯỞNG “ TÀI NĂNG KHOA HỌC TRẺ VIỆT NAM”
NĂM 2014

Tên công trình:

ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG PHỤC HỒI CỦA NỀN
KINH TẾ - TẦM QUAN TRỌNG VÀ CÁC KHUYẾN
NGHỊ CHÍNH SÁCH

Thuộc nhóm ngành khoa học: Kinh doanh và quản lý 3

HÀ NỘI, 2014


2

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

CÔNG TRÌNH THAM GIA XÉT GIẢI
GIẢI THƯỞNG “ TÀI NĂNG KHOA HỌC TRẺ VIỆT NAM”
NĂM 2014

Tên công trình: ĐO LƯỜNG KHẢ NĂNG PHỤC HỒI CỦA

NỀN KINH TẾ - TẦM QUAN TRỌNG VÀ CÁC KHUYẾN
NGHỊ CHÍNH SÁCH

Thuộc nhóm ngành khoa học: KINH DOANH VÀ QUẢN LÝ 3

Họ và tên sinh viên (nhóm sinh viên):
1. TRƯƠNG THU HƯƠNG

Nữ

2. NGHIÊM MINH NGỌC

Nữ

3. LÊ THỊ DIỆU THÚY

Nữ

Lớp, Khoa:

Kinh tế học

Ngành học:

Kinh tế

3/4

Năm thứ:


3

Người hướng dẫn:

HÀ NỘI, 2014

PGS. TS. TÔ TRUNG THÀNH


4

MỤC LỤC


5

TÓM TẮT
Thế kỷ XXI với quá trình toàn cầu hóa và hội nhập sâu rộng mang tới cho
các nền kinh tế khá nhiều cơ hội cũng như thách thức; và một trong những thách
thức lớn được đề cập tới trong những cuộc thảo luận gần đây, đó là ảnh hưởng
của sự bất ổn và rủi ro toàn cầu tới nền kinh tế. Qua cuộc đại khủng hoảng năm
2008, thực tiễn đã chứng minh được rằng các nền kinh tế chịu ảnh hưởng khác
nhau và phản ứng khác nhau trước cùng một cú sốc. Điều này làm dấy lên các
tranh luận về khả năng phục hồi (resilience) của các nền kinh tế. Vậy khả năng
phục hồi của nền kinh tế là gì? Khả năng phục hồi này được xác định như thế
nào, các nhân tố nào ảnh hưởng tới khả năng phục hồi của nền kinh tế? Khả
năng phục hồi có ý nghĩa như thế nào đối với một nền kinh tế. Bài nghiên cứu
tập trung khai thác vấn đề xác định khả năng phục hồi và các nhân tố ảnh hưởng
khả năng phục hồi cũng như tầm quan trọng của khả năng phục hồi đối với nền
kinh tế bằng các phương pháp: xây dựng chỉ số, hồi quy probit, OLS, SUR và
AR(1). Kết quả bài nghiên cứu cho thấy khả năng phục hồi có ý nghĩa đặc biệt

quan trọng trong việc chống đỡ, kháng cự, thậm chí là hấp thụ sốc; đồng thời
giải thích được sự khác biệt về hiệu suất của các nền kinh tế và mức độ quan
trọng của khả năng phục hồi cũng như mức độ dễ tổn thương của nền kinh tế tới
nền kinh tế Việt Nam.
Từ khóa: khả năng phục hồi, mức độ dễ tổn thương, rủi ro, cú sốc.


6

I.

GIỚI THIỆU CHUNG
Lý do và mục đích nghiên cứu
Khả năng phục hồi (resilience) được đánh giá “là một khía cạnh then chốt

của động lực của hệ thống kinh tế” (Reggiani et al., 2002), giúp giải thích sự
khác biệt về phản ứng của các nền kinh tế trước một cú sốc giống nhau và làm
thế nào mà một quốc gia có thể nhanh chóng vượt qua được cú sốc. Đánh giá về
khả năng phục hồi của nền kinh tế giúp chúng ta có cái nhìn đúng đắn hơn về
khả năng chống đỡ và/hoặc hấp thụ các cú sốc, mức độ rủi ro của nền kinh tế và
đánh giá các chính sách thích ứng liệu có phù hợp và giúp nền kinh tế vượt qua
được các cú sốc, từ đó giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra được những
hướng đi phù hợp. Tuy nhiên, các nghiên cứu về đề tài này thường có những
hạn chế nhất định, như chưa đánh giá một cách định lượng về khả năng phục
hồi của nền kinh tế hoặc chưa chỉ ra được tầm quan trọng của khả năng phục
hồi đối với nền kinh tế. Tại Việt Nam, cũng chưa có một nghiên cứu định lượng
cụ thể nào đánh giá về khả năng phục hồi của nền kinh tế. Chính vì vậy mà
nghiên cứu về khả năng phục hồi của nền kinh tế nói chung và Việt Nam nói
riêng là đặc biệt quan trọng, nhất là trong bối cảnh hội nhập toàn cầu hiện nay,
Việt Nam lại chuẩn bị gia nhập Cộng đồng Kinh tế ASEAN (AEC), chuẩn bị kí

kết hiệp định TPP (Hiệp định Đối tác Kinh tế Chiến lược xuyên Thái Bình
Dương), cũng như đối mặt với rất nhiều các cú sốc lớn nhỏ bất ngờ.
Từ những lý do trên, bài nghiên cứu sẽ tập trung khai thác về vấn đề khả
năng phục hồi của nền kinh tế nhằm trả lời những câu hỏi nghiên cứu sau:
i.

Khả năng phục hồi của một nền kinh tế (economic resilience) là

ii.

gì?
Những nhân tố nào quyết định tới khả năng phục hồi của nền kinh

iii.

tế và tầm quan trọng của mỗi nhân tố?
Mức độ quan trọng của khả năng phục hồi đối với một nền kinh tế

iv.

nói chung và với Việt Nam nói riêng là như thế nào?
Các khuyến nghị chính sách nào là phù hợp cho Việt Nam để
chuẩn bị tốt hơn khi đứng trước những cú sốc bất ngờ.


7

Phương pháp, số liệu và phạm vi nghiên cứu
Về mặt phương pháp, chúng tôi dựa trên cơ sở nghiên cứu của Lino
Briguglio và cộng sự nhằm xây dựng chỉ số khả năng phục hồi của các nền kinh

tế nhằm đưa ra so sánh và sau đó sử dụng hồi quy OLS (ordinary least squares)
với dữ liệu tổng hợp (pooled data) nhằm kiểm định giả thuyết về tầm quan
trọng của chỉ số này. Tiếp đó chúng tôi sử dụng các mô hình: hồi quy với biến
nhị phân (probit), hồi quy giữa các mô hình dường như không liên quan (SUR seemingly unrelated regressions) và mô hình tự hồi quy (AR – autoregressive).
Chúng tôi đi sâu vào khai thác đề tài này theo hai góc độ, một là xây
dựng chỉ số khả năng phục hồi (resilience index) cho tổng thể 72 nước được xét;
hai là tập trung phân tích về vấn đề khả năng phục hồi đối với riêng nền kinh tế
Việt Nam. Theo đó bộ số liệu tổng hợp nghiên cứu được chúng tôi khai thác từ
72 nước và trong giai đoạn 2003-2012.
Với dữ liệu sẵn có từ các nguồn số liệu thống kê đáng tin cậy như World
Bank, IMF, UN,… chúng tôi tập trung khai thác thông tin tổng hợp phục vụ cho
bài nghiên cứu gồm các số liệu về thâm hụt ngân sách, lạm phát, thất nghiệp, nợ
nước ngoài, các chỉ số về thị trường vi mô cũng như quản trị, chỉ số sức khỏe,
chỉ số giáo dục, xuất nhập khẩu hàng hóa dịch vụ, chỉ số độ tập trung xuất khẩu,
nhập khẩu nhiên liệu, lương thực,… để xây dựng chỉ số. Với các số liệu sử dụng
để phân tích riêng cho Việt Nam, chúng tôi khai thác các số liệu về nợ chính
phủ, cán cân vãng lai, nợ xấu, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên của ngân hàng, dự trữ
và tốc độ tăng trưởng, cũng trong giai đoạn 2003-2012.
Lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Thông thường, khả năng phục hồi của nền kinh tế sẽ được cấu thành bởi
ba đặc trưng: khả năng phục hồi nhanh chóng từ cú sốc, khả năng chống chịu
được ảnh hưởng của cú sốc và khả năng tránh được cú sốc một cách hoàn toàn.
Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi định nghĩa về khả năng phục hồi của nền
kinh tế như là khả năng ứng phó, chống lại, thậm chí là hấp thụ cú sốc của nền
kinh tế, nghĩa là ở đây, nó thể hiện hai đặc trưng đầu tiên: khả năng phục hồi


8

nhanh chóng từ cú sốc và khả năng chống chịu được ảnh hưởng của cú sốc. Đối

với đặc trưng thứ ba, khả năng tránh được cú sốc một cách hoàn toàn , chúng tôi
sử dụng một khái niệm khác - “mức độ dễ tổn thương” (vulnerability) – để giải
thích, trong đó mức độ dễ tổn thương của nền kinh tế được hiểu là “mức độ
nhạy cảm của nền kinh tế khi phải đối mặt với các cú sốc đến từ bên ngoài, nảy
sinh từ tính chất nội tại của nền kinh tế” (Lino Briguglio et al.,2004). Sự phân
chia này hàm ý rằng mức độ dễ tổn thương của nền kinh tế là một đặc tính cố
hữu và thường trực của nền kinh tế, không phụ thuộc và các chính sách cũng
như quản lý; trong khi đó khả năng phục hồi của nền kinh tế lại có thể xây dựng
hoặc thay đổi được, nên kể cả là một nước nhỏ, với mức độ dễ tổn thương của
nền kinh tế là lớn thì cũng không có nghĩa là đất nước đấy sẽ chịu ảnh hưởng
nặng nề hơn sau các cú sốc.
Trong nhiều nghiên cứu từ trước tới nay, có nhiều nhân tố được xem là có
ảnh hưởng tới khả năng phục hồi của nền kinh tế. Tuy nhiên, chung quy lại,
chúng tôi có thể tổng kết ra bốn nhân tố chính: kinh tế vĩ mô ổn định, hiệu quả
thị trường vi mô, quản trị công tốt và sự phát triển xã hội. Các phương pháp
được sử dụng để phân tích khả năng phục hồi của nền kinh tế cũng đa dạng,
như: phân tích trường hợp nhằm so sánh sự khác biệt về sản lượng và các biến
số vĩ mô trước và sau cú sốc, sử dụng các mô hình hồi quy nhằm đánh giá tác
động của các nhân tố lên khả năng phục hồi của nền kinh tế (như khả năng duy
trì sản lượng ở mức tiềm năng hoặc khả năng hồi phục nhanh thông qua xác
định thời gian mở rộng và phục hồi của nền kinh tế) và xây dựng chỉ số nhằm
đo lường khả năng phục hồi của các nền kinh tế.

II.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

1. Phương pháp nghiên cứu và số liệu
Xây dựng chỉ số
Theo như những phân tích ở trên, chúng tôi lựa chọn ra 4 nhân tố chính

có ảnh hưởng tới khả năng phục hồi của nền kinh tế để xây dựng chỉ số, là: Sự
ổn định kinh tế vĩ mô; Hiệu quả thị trường vi mô; Quản trị công tốt; Sự phát


9

triển xã hội. Do đó, chỉ số khả năng phục hồi (Resilience Index) sẽ được tính
bằng cách tổng hợp từ 4 chỉ số phụ trên. Mỗi chỉ số phụ sẽ lại bao gồm các nhân
tố ảnh hưởng. Và tất cả các biến số đều được chuẩn hóa theo công thức sau:
XSij = (Xij – minj)/(maxj – minj)
Trong đó, XSij là giá trị đã được chuẩn hóa của quan sát thứ i của biến j,
Xij là giá trị thực tế của cùng quan sát, min j và maxj lần lượt là giá trị nhỏ nhất
và giá trị lớn nhất của biến j.
Ngoài ra, chúng tôi còn tính thêm chỉ số dễ tổn thương của nền kinh tế
(Vulnerability Index) nhằm so sánh và đưa ra mức độ nguy hiểm mà nền kinh tế
đang phải đối mặt. Trong đó, chỉ số dễ tổn thương của nền kinh tế được tổng
hợp từ các nhân tố: độ mở của nền kinh tế, độ tập trung xuất khẩu và sự phụ
thuộc chiến lược nhập khẩu.
Để tổng hợp các nhân tố thành chỉ số hay chỉ số phụ, và các chỉ số phụ
thành chỉ số tổng hợp, chúng tôi lựa chọn phương pháp trung bình cộng giản
đơn. Bởi thứ nhất, mỗi chỉ số/chỉ số phụ đều có tương đối ít nhân tố để có thể sử
dụng phương pháp phân tích nhân tố; thứ hai, mỗi biến số xây dựng nên chỉ số
lại có ý nghĩa khác nhau đối với mỗi nước, nên ở đây, tính trung bình cho toàn
bộ 72 nước trong bài nghiên cứu, chúng tôi coi các nhân tố/chỉ số phụ đều có ý
nghĩa ngang nhau đối với chỉ số phụ/chỉ số tổng hợp, và sử dụng phương pháp
trung bình cộng giản đơn.
Mô hình hồi quy
Đầu tiên, chúng tôi sẽ xác định các nước có chỉ số khả năng phục hồi cao
(>0.5) và chỉ số dễ tổn thương thấp (<0.4) qua việc xây dựng các chỉ số ở trên,
sau đó, sử dụng hồi quy probit nhằm xác định xem nhân tố nào quyết định một

nền kinh tế là ít rủi ro hay đang ở trong trường hợp tốt nhất (best-case) – nghĩa
là nền kinh tế đó có khả năng phục hồi cao hơn mức trung bình của thế giới và
mức độ dễ tổn thương là tương đối thấp.


10

Tiếp theo, chúng tôi đặt ra nghi ngờ về giả thuyết của Briguglio (2004) và
Cordina (2004) rằng hiệu suất của một nền kinh tế phụ thuộc vào khả năng phục
hồi và mức độ dễ bị tổn thương của chính nền kinh tế đó. Do vậy, chúng tôi
thực hiện hồi quy OLS với biến phụ thuộc là logarit tự nhiên GDP bình quân
đầu người với hai biến độc lập là chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ bị tổn
thương của nền kinh tế.
Nhiều bài nghiên cứu khác chỉ ra rằng có thể có những biến số khác ảnh
hưởng tới khả năng phục hồi của nền kinh tế như: sức khỏe của hệ thống ngân
hàng, cán cân vãng lai, dự trữ, tỷ lệ nợ chính phủ,… Thậm chí đối với nền Việt
Nam, các biến số này còn có một tầm quan trọng đáng kể. Do đó, để đánh giá
các biến số ngoại sinh này ảnh hưởng như thế nào đến chỉ số khả năng phục hồi
và chỉ số dễ tổn thương của riêng nền kinh tế Việt Nam theo thời gian, chúng tôi
sử dụng hồi quy giữa các mô hình dường như không liên quan (SUR –
seemingly unrelated regressions), hồi quy hai chỉ số này theo các các biến số
trên. Cụ thể:
RI = α0 + α1*GGD + α2*CAB + α3*NPL + α4*NIM + α5*RE + u
VI = β0 + β1*GGD + β2*CAB + β3*RE + ε
Với RI, VI lần lượt và chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương của
Việt Nam trong giai đoạn 2003-2012; GGD, CAB, NPL, NIM, RE lần lượt là
tổng nợ chính phủ (%GDP), cán cân vãng lai (%GDP), tỷ lệ nợ xấu của hệ
thống ngân hàng trên tổng số nợ, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên và tổng dự trữ
(%GDP).
Cuối cùng, để đánh giá tác động của chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số

dễ tổn thương tới nền kinh tế Việt Nam, chúng tôi chọn cách ước lượng tốc độ
tăng trưởng dựa vào mô hình tự hồi quy bậc 1 theo Blanchard và Simon (2001),
tuy nhiên có thêm vào các biến ngoại sinh, đó là chỉ số khả năng phục hồi được
xây dựng phía trên, độ trễ của nó, chỉ số dễ tổn thương và độ trễ của nó.
Các biến số và số liệu


11

i. Chỉ số khả năng phục hồi
- Sự ổn định kinh tế vĩ mô: thâm hụt ngân sách so với GDP, Tổng của tỷ lệ thất
nghiệp và tỷ lệ lạm phát, nợ nước ngoài so với GDP.
- Hiệu quả thị trường vi mô: điều tiết thị trường tín dụng, điều tiết thị trường lao
động, điều tiết về doanh nghiệp.
- Quản trị công tốt: độc lập tư pháp, sự vô tư của tòa án, bảo vệ quyền sở hữu,
can thiệp quân sự trong pháp trị, sự toàn vẹn hệ thống pháp luật.
- Sự phát triển xã hội: chỉ số giáo dục, chỉ số sức khỏe.
ii. Chỉ số dễ tổn thương
Theo như định nghĩa của bài về mức độ dễ tổn thương của nền kinh tế,
chúng tôi lựa chọn các biến số: độ mở của nền kinh tế, độ tập trung xuất khẩu
và sự phụ thuộc chiến lược nhập khẩu, nhằm xây dựng chỉ số dễ tổn thương.
iii. Các biến số sử dụng trong các mô hình hồi quy
Các biến số được sử dụng trong các mô hình hồi quy bao gồm: GDP bình
quân đầu người, tổng nợ chính phủ (%GDP), tài khoản vãng lai (%GDP), tỷ lệ
nợ xấu trên tổng số nợ của hệ thống ngân hàng, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên, tổng
dự trữ (%GDP) và tốc độ tăng trưởng kinh tế.
Tất cả các biến số được sử dụng trong bài đều được lấy từ các nguồn số
liệu đáng tin cậy như: WEO (World Economic Outlook), WDI (World
Development Indicators), FIEFW (Fraser Institute’s’s Economic Freedom of the
World), UNDP (United Nations Development Programme),…

2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
Chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương của nền kinh tế
Như đã phân tích ở phần trên, chúng tôi xây dựng chỉ số khả năng phục
hồi và chỉ số dễ tổn thương cho 72 nền kinh tế trung bình cho giai đoạn 2003-


12

2012 và phân ra làm 4 trường hợp: A (best case), B (self-made), C (prodigal
son), D (worst case) với các tiêu chí sau:
-

A (Best case): chỉ số khả năng phục hồi lớn hơn 0.5 và chỉ số dễ tổn thương

-

nhỏ hơn 0.4
B (Self-made): chỉ số khả năng phục hồi lớn hơn 0.5 và chỉ số dễ tổn thương

-

lớn hơn 0.4
C (Prodigal son): chỉ số khả năng phục hồi nhỏ hơn 0.5 và chỉ số dễ tổn

-

thương nhỏ hơn 0.4
D (Worst case): chỉ số khả năng phục hồi nhỏ hơn 0.5 và chỉ số dễ tổn
thương lớn hơn 0.4

Trong đó, A (best case) là trường hợp tốt nhất hay là mục tiêu cần đạt

được của các quốc gia, D (worst case) là trường hợp tệ nhất, hay các quốc gia
nằm trong trường hợp D (worst case) cần nỗ lực hơn nữa cải thiện khả năng
phục hồi cũng như mức độ dễ bị tổn thương của nền kinh tế.
Bảng . Các trường hợp rủi ro của các nước (trung bình giai đoạn 2003-2012)

Tên nước
Honduras
Iran
Jamaica
Jordan
Lithuania
Moldova
Tên nước
Albania
Algeria
Argentina
Armenia
Bolivia
Brazil
Bulgaria
China
Columbia
Costa rica
Croatia

Worst Case (D)
Chỉ số khả
Chỉ số dễ

năng phục hồi tổn thương
0.222145
0.476140
0.177183
0.467284
0.339290
0.584452
0.467437
0.472873
0.480532
0.421922
0.318291
0.462144
Prodigal Son (C)
Chỉ số khả
Chỉ số dễ
năng phục hồi
0.251040
0.141017
0.196314
0.249897
0.138594
0.094638
0.459155
0.272736
0.264956
0.411778
0.421173

tổn thương

0.260010
0.389450
0.043340
0.303032
0.297655
0.011805
0.261771
0.072332
0.130589
0.304679
0.185005

Biê
n

Tên nước
Luxembourg
Malta
Singapore

Self-Made (B)
Chỉ số khả
Chỉ số dễ
năng phục hồi
0.592679
0.569136
0.952464

tổn thương
0.469029

0.578602
1.000000

Biê
n

B
B

Biê
n
D

A

Tên nước
Australia
Austria
Belgium
Canada
Chile
Cyprus
Czech rep.
Denmark
Estonia
Finland
France

Best Case (A)
Chỉ số khả

Chỉ số dễ
năng phục hồi
0.932794
0.790588
0.704799
0.917366
0.627920
0.547159
0.630441
0.924414
0.688771
0.864986
0.669583

tổn thương
0.101813
0.141273
0.355466
0.102215
0.296663
0.266086
0.207758
0.117186
0.359749
0.162865
0.063336

Biê
n

B

C

B


13
Ecuador
Egypt
Greece
Indonesia
Latvia
Mexico
Morocco
Nicaragua
Pakistan
Panama
Paraguay
Peru
Philippines
Poland
Portugal
Romania
Russia
Slovak rep.
South Africa
Thailand
Tunisia
Turkey

Ukraine
Vietnam

0.174244
0.038853
0.332424
0.145001
0.456243
0.350438
0.216890
0.241126
0.000000
0.402928
0.089562
0.372053
0.272666
0.461335
0.418914
0.374558
0.304812
0.490820
0.184720
0.406569
0.419309
0.159250
0.214373
0.220819

0.344736
0.179443

0.132820
0.132131
0.242926
0.090433
0.229830
0.315699
0.152430
0.277193
0.358221
0.163095
0.301495
0.108670
0.122461
0.136199
0.209651
0.332825
0.127119
0.274632
0.239315
0.052634
0.312637
0.333939

A

D

A

Germany

Hungary
Iceland
Ireland
Israel
Italy
Japan
Korea
Malaysia
Netherland
New Zealand
Norway
Spain
Sweden
Switzerland
UK
US

0.723884
0.545524
0.777623
0.746109
0.580013
0.517641
0.758371
0.620684
0.858373
1.000000
0.975591
0.534482
0.877648

0.937128
0.757880
0.748650

0.113601
0.265854
0.333756
0.305094
0.258786
0.045305
0.058069
0.240430
0.356592
0.308215
0.110473
0.263379
0.097291
0.135372
0.140542
0.073646
0.000000

A

Nguồn: theo tính toán của nhóm tác giả

Có thể thấy rằng các nước có chỉ số khả năng phục hồi cao hầu hết đều là
các nước phát triển. Các nước đang phát triển cũng như các nước nhỏ đều có chỉ
số khả năng phục hồi tương đối thấp. Ngược lại với chỉ số khả năng phục hồi ở
trên, các nước phát triển hầu hết là có chỉ số dễ tổn thương rất thấp, hoặc cùng

lắm ở mức tương đối thấp. Tuy nhiên cũng có trường hợp ngoại lệ như đối với
Singapore. Ngoài ra, hầu hết các nền kinh tế phát triển còn nằm ở trường hợp A
(best case). Tuy nhiên, các nước đang phát triển lại không rơi vào trường hợp D
(worst case), mà lại là trường hợp C (prodigal son), bởi các nước này tuy có chỉ
số khả năng phục hồi không cao, nhưng chỉ số dễ tổn thương ngược lại cũng
không cao vượt quá ngưỡng. Rơi vào trường hợp D (worst case) chỉ có một số
nền kinh tế dễ bị tổn thương với hiệu suất kinh tế yếu kém.
Tiếp nữa, chúng tôi xây dựng chỉ số khả năng phục hồi cùng với chỉ số dễ
tổn thương của 72 nước trong mẫu được xét theo hai giai đoạn: 2003-2007 và

C

C

B

C


14

2008-2012 nhằm chứng minh nhận định của Jack Boorman (2013) và Ch.
Buelens (2013) cho rằng sự thay đổi về khả năng phục hồi giữa các nhóm nước
(cụ thể là các nền kinh tế tiên tiến – AEs và các nền kinh tế mới nổi, các nước
đang phát triển – EMDEs) đã giúp/khiến cho các nhóm nước này nhanh
chóng/lâu thoát ra khỏi dư chấn của khủng hoảng. Kết quả xây dựng chỉ số cho
thấy hầu hết các nền kinh tế mới nổi đều có chỉ số khả năng phục hồi tăng lên,
và ngược lại đối với các nền kinh tế tiên tiến.
Các nhân tố quyết định tính ít rủi ro của nền kinh tế
Như đã phân tích ở phần trước, nhóm A (best case) là trường hợp tốt nhất

hay là mục tiêu cần đạt được của các quốc gia. Ở đây, chúng ta sẽ đặt ra câu hỏi,
vậy biến số nào quyết định một nước là nằm trong nhóm A (best case) hay nền
kinh tế đối mặt với ít rủi ro nhất? Để trả lời cho câu hỏi này, chúng tôi tạo một
biến giả với giá trị nhị phân 0-1. Trong đó biến giả sẽ mang giá trị bằng 1 nếu
nước đó nằm trong trường hợp A (best case) (chỉ số khả năng phục hồi > 0.5 và
chỉ số dễ tổn thương < 0.4), ngược lại, là bằng 0 nếu nước đó không thuộc A
(best case). Sau đó, chúng tôi chạy hồi quy probit với số liệu tổng hợp (pooled
data) của 72 nước trong 10 năm để xem những yếu tố giải thích nào là có tương
quan với việc nền kinh tế đối mặt với ít rủi ro. Kết quả hồi quy được trình bày ở
bảng sau:
Bảng . Các nhân tố quyết định tính ít rủi ro của nền kinh tế

FD
I
U
ED
RC
RL
RB
JI
IC
PR
MI
LS
HI

Hệ số
0.070735
-0.091530
-0.092750

-0.001270
0.707524
0.844002
0.180058
0.419148
0.193110
-0.038880
-0.345650
0.339265
2.150013

SE
0.034856
0.050438
0.030120
0.000468
0.174803
0.177419
0.241859
0.176552
0.231013
0.166098
0.133260
0.130150
2.460707

z
2.03
-1.81
-3.08

-2.71
4.05
4.76
0.74
2.37
0.84
-0.23
-2.59
2.61
0.87

p>|z|
0.042
0.070
0.002
0.007
0.000
0.000
0.457
0.018
0.403
0.815
0.009
0.009
0.382


15
EI
EO

EC
Fuel
Food
Hệ số chặn

13.39436
-0.00610
-5.11630
-0.13602
-0.21534
-23.4171

2.188685
0.003525
1.546388
0.043069
0.079922
3.216617

6.12
-1.73
-3.31
-3.16
-2.69
-7.28

0.000
0.083
0.001
0.002

0.007
0.000

Nguồn: theo tính toán của nhóm tác giả

Có thể thấy rằng, trừ 4 biến điều tiết về doanh nghiệp, sự vô tư của tòa
án, bảo vệ quyền sở hữu và chỉ số sức khỏe, tất cả các biến khác đều có ý nghĩa
quyết định tới khả năng một nền kinh tế được nằm trong nhóm A (best case) hay
là nền kinh tế đối mặt với ít rủi ro, với ý nghĩa thống kê ở các mức truyền thống
(1%, 5% và 10%).
Chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương trong việc giải thích
hiệu suất của nền kinh tế
Để kiểm định giả thuyết của Briguglio (2004) và Cordina (2004) rằng
hiệu suất của 1 nền kinh tế phụ thuộc vào khả năng phục hồi và mức độ dễ bị
tổn thương của chính nền kinh tế đó, chúng tôi thực hiện hồi quy OLS với biến
phụ thuộc là logarit tự nhiên của GDP bình quân đầu người, hai biến độc lập là
chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ bị tổn thương của nền kinh tế.
Bảng . Kết quả hồi quy GDP bình quân đầu người theo chỉ số khả năng phục hồi
và chỉ số dễ tổn thương của nền kinh tế

RI
VI
Hệ số chặn
R-squared

Hệ số
5.992464
-1.679821
6.2139

SE
0.1504391
0.213238
0.0992463
0.6987

t
39.83
-7.88
62.61

p>|t|
0.000
0.000
0.000

Nguồn: theo tính toán của nhóm tác giả

Kết quả hồi quy cho thấy giả thuyết trên là đúng, với biến số chỉ số khả
năng phục hồi mang dấu dương và chỉ số dễ tổn thương mang dấu âm (đúng
theo lý thuyết đã chỉ ra).


16

Các nhân tố ngoại sinh ảnh hưởng tới khả năng phục hồi và mức độ
dễ tổn thương của Việt Nam
Bảng . Kết quả hồi quy chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương của Việt
Nam
Hệ số

GGD
CAB
NPL
NIM
RE
Hệ số chặn

-0.0002604
0.0038899
-0.0461815
-0.0094936
0.0003626
0.577165

CAB
RE
Hệ số chặn

-0.0004242
0.0021588
0.2350519

SE
z
RI – Chỉ số khả năng phục hồi
0.0013661
-0.19
0.0024192
1.61
0.0141881

-3.25
0.0275211
-0.34
0.0015676
0.23
0.1217182
4.74
VI – Chỉ số dễ tổn thương
0.0016327
-0.26
0.0012809
1.69
0.0206728
11.37

P>|z|

R-squared

P

0.849
0.108
0.001
0.730
0.817
0.000

0.4958

0.0261

0.795
0.092
0.000

0.3195

0.0956

Nguồn: theo tính toán của nhóm tác giả

Với mô hình đầu tiên thì chỉ có biến cán cân/tài khoản vãng lai và tỷ lệ nợ
xấu trên tổng nợ là có ảnh hưởng tới khả năng phục hồi của Việt Nam với mức ý
nghĩa thống kê lần lượt là 10% và 1%, trong đó, hệ số của biến cán cân vãng lai
mang dấu dương và tỷ lệ nợ xấu mang dấu âm. Và điều này là đúng với lý
thuyết mà Jack Boorman (2013) đã chỉ ra.
Với mô hình thứ hai, chúng ta chỉ có duy nhất một biến có ý nghĩa thống
kê, là biến tổng dự trữ (%GDP), với mức ý nghĩa 10%, tuy nhiên, ở đây hệ số
của biến tổng dự trữ lại mang dấu dương. Trong trường hợp này, Việt Nam có tỷ
lệ nợ nước ngoài so với GDP lớn hơn nhiều so với tỷ lệ dự trữ, thậm chí nhiều
năm tỷ lệ này lớn gấp hơn hai lần, vì vậy mà về một mặt nào đó, việc tỷ lệ dự
trữ có tác động cùng chiều với chỉ số dễ tổn thương của nền kinh tế là có thể
giải thích được.
Tác động của chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương tới nền
kinh tế Việt Nam


17

Để đánh giá tác động của chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn
thương tới nền kinh tế Việt Nam, chúng tôi chọn cách ước lượng tốc độ tăng
trưởng dựa vào mô hình tự hồi quy bậc 1 theo Blanchard và Simon (2001), tuy
nhiên có thêm vào các biến ngoại sinh, đó là chỉ số khả năng phục hồi được xây
dựng phía trên, độ trễ của nó, chỉ số dễ tổn thương và độ trễ của nó.
Bảng . Kết quả hồi quy tác động của chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn
thương tới tốc độ tăng trưởng của Việt Nam

g(-1)
RI
VI
RI(-1)
VI(-1)
Hệ số chặn
R-squared

Hệ số
1.303556
17.44609
-2.77789
17.62205
-23.1350
-8.88211

SE
0.370785
6.271178
10.33611
5.604794
8.576950

3.352011
0.941327

t
3.515666
2.781948
-0.26876
3.144103
-2.69734
-2.64979

p>|t|
0.0390
0.0689
0.8055
0.0515
0.0740
0.0770

Nguồn: theo tính toán của nhóm tác giả

Có thể thấy rằng, trừ biến chỉ số dễ tổn thương thì các biến số khác đều
có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa truyền thống, cụ thể ở đây là 5% và
10%. Qua bảng hồi quy ở trên, ta thấy rằng, rõ ràng có một sự tác động không
nhỏ của chỉ số khả năng phục hồi, độ trễ của chỉ số khả năng phục hồi, trễ của
chỉ số dễ tổn thương tới tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế Việt Nam.

III.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH

Sau khi thực hiện xây dựng chỉ số và hồi quy các mô hình trên, chúng tôi

đã đi tới các kết luận như sau:
Thứ nhất, chỉ số phục hồi cao tập trung chủ yếu ở các nước phát triển, các
nền kinh tế tiên tiến. Ngược lại, chỉ số dễ tổn thương cao lại tập trung chủ yếu ở
các nước kém phát triển, các nền kinh tế với hiệu suất kém.
Thứ hai, các nước phát triển, các nền kinh tế tiên tiến hầu hết đều có mức
độ rủi ro thấp, có nghĩa là nằm trong trường hợp A(best case).


18

Thứ ba, các nhân tố quyết định việc một nền kinh tế là ít rủi ro hay có
nhiều khả năng thuộc nhóm A (best case) bao gồm: thâm hụt ngân sách, điều
tiết thị trường tín dụng, điều tiết thị trường lao động, độc lập tư pháp, toàn vẹn
hệ thống pháp luật, chỉ số giáo dục có tác động dương, và các biến số lạm phát,
thất nghiệp, nợ nước ngoài, can thiệp quân sự trong pháp trị, độ mở của nền
kinh tế, độ tập trung xuất khẩu, tỷ lệ nhập khẩu nhiên liệu và thực phẩm có tác
động ngược chiều tới khả năng thuộc nhóm A (best case) của nền kinh tế.
Thứ tư, chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương của nền kinh tế
có mối tương quan chặt chẽ với GDP bình quân đầu người. Hai chỉ số này có
khả năng giải thích sự khác biệt trong GDP bình quân đầu người giữa các nước
trên thế giới.
Thứ năm, tác động của thặng dư cán cân vãng lai là dương và tác động
của tỷ lệ nợ xấu là âm đối với khả năng phục hồi, trong khi đó biến số dự trữ có
tác động dương đối với chỉ số dễ tổn thương của nền kinh tế Việt Nam.
Thứ sáu, chỉ số khả năng phục hồi và chỉ số dễ tổn thương có khả năng
giải thích tốc độ tăng trưởng của Việt Nam theo các năm.
Từ những kết luận trên, chúng tôi xin đưa ra các giải pháp nhằm củng cố
khả năng phục hồi của nền kinh tế đồng thời giảm bớt phần nào mức độ dễ tổn

thương/nhạy cảm của nền kinh tế trước các cú sốc ngoại sinh.
-

Ổn định vĩ mô bằng cách hạn chế thâm hụt ngân sách; kiềm chế lạm phát ở
mức mục tiêu, giảm tỷ lệ thất nghiệp về mức thất nghiệp tự nhiên; hạn chế tỷ

-

lệ nợ nước ngoài đồng thời tăng cường dự trữ quốc gia.
Tăng tính hiệu quả của thị trường vi mô bằng cách giảm sự can thiệp/điều
tiết quá sâu của chính phủ vào thị trường, chỉ thực sự can thiệp khi cần thiết,

-

đưa ra các chính sách hỗ trợ thị trường thay vì can thiệp trực tiếp.
Tăng cường hoàn thiện thể chế pháp luật và dân chủ, đặc biệt chú trọng tới

-

quyền sở hữu tài sản; đồng thời xây dựng các định hướng dài hạn cần thiết.
Tăng cường giải quyết các vấn đề về mặt xã hội, đặc biệt trong các lĩnh vực
cơ bản như y tế, giáo dục,…


19
-

Giảm thiểu mức độ dễ tổn thương của nền kinh tế trước các cú sốc ngoại
sinh bằng cách đa dạng hóa các mặt hàng xuất khẩu, các thị trường xuất
khẩu. Hạn chế nhập khẩu các nguyên nhiên liệu, lương thực thực phẩm cùng

với vật tư công nghiệp,… Đồng thời cũng cần có những chiến lược, chính
sách thương mại phù hợp, đảm bảo hội nhập nhưng cũng phải hạn chế được
mức độ nhạy cảm của nền kinh tế với các cú sốc bên ngoài.

Tuy nhiên, bài nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế, đặc biệt đối với các mô
hình xét riêng cho nền kinh tế Việt Nam. Lý do là bởi số quan sát tương đối ít,
do số liệu Việt Nam là không đầy đủ, nên hồi quy chưa đảm bảo phản ánh chính
xác nhất, đầy đủ nhất thực tiễn về khả năng phục hồi cũng như mức độ dễ tổn
thương của nền kinh tế. Ngoài ra, phương pháp xây dựng chỉ số là khá đơn giản
nên cũng bộc lộ hạn chế như trung bình cho tất cả các biến số thể hiện các biến
số có ý nghĩa ngang nhau là chưa hoàn toàn chính xác.


20

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO CHÍNH
1.

Ch. Buelens. 2013. “Decoupled and resilient? The changing role of emerging

2.

market economies in an interconnected world”.
Jack Boorman, José Fajgenbaum, Hervé Ferhani, Manu Bhaskharan, Drew
Arnold, Harpaul Alberto Kohli. 2013. “The Centennial Resilience Index:

3.

Measuring Countries’ Resilience to Shock”.
IMF. 2012. “Resilience in emerging market and developing economies : Will

4.

it last?”. World Economic Outlook,chapter 4, October.
Jack Boorman, Jose Fajgenbaum,Manu Bhaskaran, Harpaul AlbertoKohli
and Drew Arnold. 2010. “The New Resilience of Emerging Market

5.

Countries: Weathering the Recent Crisis in theGlobal Economy”.
Abdul Abiad, John Bluedorn, Jaime Guajardo, and Petia Topalova. 2012.
“The Rising Resilience of Emerging Market and Developing Economies”.

6.

IMF Working Paper.
Lino Briguglio, Gordon Cordina, Nadia Farrugia, and Stephanie Vella. 2008.
“Economic Vulnerability and Resilience: Concepts and Measurements”.

7.

Research Paper No. 2008/55.
Adam Elbourne, Debby Lanser, Bert Smid and Martin Vromans. 2008.

8.

“Macroeconomic resilience in a DSGE model”. CPB Discussion Paper.
Romain Duval and Lukas Vogel. 2008. “Economic Resilience to Shocks: The

9.

Role of Structural Policies”.
Hal Hill, Maria Socorro Gochoco-Bautista. 2013. “Asia Rising Growth and

Resilience in an Uncertain Global Economy”.
10. Susan Christophersona, Jonathan Michieb and Peter Tylerc. 2010. “Regional
resilience: theoretical and empirical”. Perspectives Cambridge Journal of
Regions, Economy and Society 2010, 3, 3–10.
11. Sara Davies. 2011. “Regional resilience in the 2008–2010 downturn:
comparative evidence from European countries”. Cambridge Journal of
Regions, Economy and Society 2011, 4, 369–382.
12. Drew, A., M. Kennedy and T. Sløk. 2004. “Differences in Resilience
Between the Euro-Area and US Economies”. OECD Economics Department
Working Papers, No. 382, OECD Publishing.


21
13.

Ron Martin and Peter Sunley. 2013. “On the Notion of Regional Economic
Resilience: Conceptualisation and Explanation”. Papers in Evolutionary

Economic Geography.
14. Brook, A. 2006. “Policies to Improve Turkey’s Resilience to Financial
Market Shocks”. OECD Economics Department Working Papers, No. 528,
OECD Publishing.
15. Ron Martin. 2010. “Regional Economic Resilience, Hysteresis and
Recessionary Shocks”. Papers in Evolutionary Economic Geography.
16. Karl Aiginger. 2009. “Strengthening the Resilience of an Economy
Strategies to Prevent another Crisis”. WIFO Working Papers, No. 338.

17. Andrés Fuentes, Paul Ramskogler, Maria Antoinette Silgoner. 2011. “The
Swiss Economy’s Resilience to Crisis and Its Lessons for Austria”.
18. Aghion, P. and Howitt, P. 2009. “Reducing Volatility and Risk”. The
Economics of Growth, Chapter 14. MIT Press.
19. Australian Government. 2011. “Australia: A story of economic strength and
resilience‟ January 2011.
20. Bristow, G. 2010. “Resilient regions: re-placeing regional competitiveness”.
Cambridge Journal of Regions, Economy and Society,3: 153-167.
21. Claessens, S., Dell’Ariccia, G., Igan, D. and Laeven, L. 2010. “CrossCountry Experiences and Policy Implications from the Global Financial
Crisis”. Economic Policy, 62: 267-293.
22. Fatas, A. and Mikov, I. 2006. “Policy Volatility, Institutions and Economic
Growth”.
23. Groot, S.P.T, Mohlmann, J.L., Farretsen, J.H. and De Groot, H.L.F. 2011.
“The crisis sensitivity of European countries and regions: stylized facts and
spatial heterogeneity”. Cambridge Journal of Regions, Economy and
Society.