Luận Văn Phân Tích Tác Động Của Giá Dầu Lên Cán Cân Thương Mại Tại Việt Nam đã chia sẻ đến cho các bạn học viên nguồn tài liệu hoàn toàn xuất sắc đáng để xem và theo dõi. Nếu các bạn có nhu cầu cần tải bài mẫu này hãy nhắn tin ngay qua zalo/telegram : 0973.287.149 để được hỗ trợ tải nhé.

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
PHẠM THỊ ÁNH LY
PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA GIÁ DẦU LÊN CÁN CÂN
THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM
Tham khảo thêm tài liệu tại Baocaothuctap.net
Dịch Vụ Hỗ Trợ Viết Thuê Tiểu Luận,Báo Cáo
Khoá Luận, Luận Văn
ZALO/TELEGRAM HỖ TRỢ 0973.287.149
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
TP. Hồ Chí Minh – Năm 2022

2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH
PHẠM THỊ ÁNH LY
PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA GIÁ DẦU LÊN CÁN CÂN
THƯƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM
Chuyên ngành: Tài chính–Ngân hàng
Hướng đào tạo: Hướng ứng dụng
Mã số: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
NGƯỜIHƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS NGUYỄN KHẮC QUỐC BẢO
TP. Hồ Chí Minh – Năm 2022

3. LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các nội dung nghiên
cứu và kết quả nêu trong đề tài này là trung thực, chưa được công bố dưới bất kỳ
hình thức nào trước đây. Các số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích
được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi rõ trong phần tài liệu
tham khảo. Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào, tôi xin hoàn toàn chịu trách
nhiệm về luận văn của mình.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 06 tháng 12 năm 2019
Phạm Thị Ánh Ly

4. MỤC LỤC
TRANG BÀI PHỤ
LỜI CAM ĐOAN
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG BIỂU
DANH MỤC HÌNH
TÓM TẮT
ABSTRACT
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU..............................................................................................1
1.1. Giới thiệu chủ đề nghiên cứu..................................................................................1
1.2. Mục tiêu nghiên cứu.................................................................................................2
1.3. Đối tượng nghiên cứu ..............................................................................................3
1.4. Phương pháp nghiên cứu.........................................................................................4
1.5. Kết cấu nghiên cứu...................................................................................................4
CHƯƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT.............................................................................5
2.1. Các lý thuyết nền tảng liên quan.............................................................................5
2.1.1. Lý thuyết nền tảng về mối quan hệ giữa giá dầu và cán cân thương mại...5
2.1.2. Lý thuyết nền tảng về mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại......7
2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan................................................................11
2.2.1. Các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của giá dầu lên cán cân thương
mại 11
2.2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của tỷ giá lên cán cân thương
mại 16
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.......................................................24
3.1. Thiết lập mô hình thực nghiệm.............................................................................24
3.1.1. Lựa chọn biến nghiên cứu ..............................................................................24
3.1.2. Mô hình nghiên cứu ........................................................................................26
3.2. Dữ liệu nghiên cứu.................................................................................................27

5. 3.3. Phương pháp nghiên cứu.......................................................................................30
3.3.1. Phương pháp ARDL .......................................................................................30
3.3.2. Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto .........................................................31
3.3.3. Các bước thực hiện..........................................................................................33
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ ................................................................................................34
4.1. Kiểm định tính dừng ..............................................................................................34
4.2. Kết quả hồi quy mô hình ARDL ..........................................................................35
4.3. Kiểm định nhân quả...............................................................................................38
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN..............................................................................................40
5.1. Kết luận chính.........................................................................................................40
5.2. Các hàm ý chính sách ............................................................................................41
5.3. Hạn chế của nghiên cứu.........................................................................................42
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

6. DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt Định nghĩa
ARDL Mô hình tự hồi quy phân phối trễ
ML Điều kiện Marshall-Lerner
VECM Mô hình vectơ sai số hiệu chỉnh
SVAR Mô hình vectơ tự hồi quy cấu trúc

7. DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1. Tóm tắt các nghiên cứu về tác động của giá dầu lên cán cân thương mại
...................................................................................................................................17
Bảng 2.2. Tóm tắt các nghiên cứu về tác động của tỷ giá lên cán cân thương mại .22
Bảng 3.1. Các biến nghiên cứu và kỳ vọng dấu (giai đoạn 1987–2018)....................28
Bảng 3.2. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu ............................................................29
Bảng 4.1. Kết quả kiểm định tính dừng PP....................................................................34
Bảng 4.2. Kết quả kiểm định ARDL(4,3,4,0)................................................................37
Bảng 4.3. Kết quả kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto............................................39

8. DANH MỤC HÌNH
Hình 2.1. Khung lý thuyết giải thích tác động của cú sốc giá dầu lên cán cân thương
mại. ........................................................................................................................................8
Hình 2.2. Minh họa hiệu ứng đường cong J..................................................................11
Hình 3.1. Khung phân tích trong nghiên cứu. ...............................................................26
Hình 3.2. Xu hướng của các biến nghiên cứu................................................................29
Hình 4.1. Kết quả kiểm định tính ổn định của các hệ số hồi quy................................38

9. TÓM TẮT
Làn sóng cú sốc giá dầu toàn cầu và mất cân bằng thương mại đã gióng lên hồi
chuông cảnh báo cho các nhà hoạch định chính sách trên toàn thế giới. Mục tiêu của
nghiên cứu nhằm điều tra tác động của giá dầu lên cán cân thương mại của Việt
Nam bằng cách sử dụng phương pháp ARDL. Thêm nữa, nghiên cứu tìm hiểu
hướng nhân quả giữa cán cân thương mại và cú sốc giá dầu trong bối cảnh Việt
Nam, trong giai đoạn 1987–2018. Kết quả cho thấy tồn tại mối quan hệ ngược chiều
đáng kể giữa giá dầu và cán cân thương mại tại Việt Nam, tức là, nếu giá dầu tăng
1%, cán cân thương mại giảm 0,097%. Ngoài ra, kết quả kiểm định nhân quả
Granger cho thấy sự tồn tại của quan hệ nhân quả một chiều chạy từ giá dầu đến cán
cân thương mại. Các phát hiện cung cấp một số khuyến nghị và đề xuất cho các nhà
hoạch định chính sách trong nỗ lực nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của cú sốc
giá dầu lên cán cân thương mại Việt Nam.
Từ khóa: Mất cân bằng thương mại; giá dầu; đồng liên kết; ARDL.

10. ABSTRACT
Global oil price shock waves and continuous trade imbalance have raised serious
alarms among the policy makers around the world. The objective of this study is to
investigate the impact of oil prices on the trade balance of Vietnam by using ARDL
approach. Further, this study explores the causality direction between trade balance
and oil price shocks in the context of Vietnam over a period of 1987–2018. The
result shows that there is a significant negative relationship between oil prices and
trade balance in Vietnam, i.e., if there is 1% increase in oil prices, the trade balance
decreases by 0,097%. In addition, the result of Granger causality indicates that there
is a unidirectional causality running from oil prices to trade balance. These findings
allow some recommendations and suggestions for policy makers in an effort to
reduce negative effects of oil price shocks on Vietnam’s trade balance.
Keywords: Trade imbalance; oil prices; cointegration; ARDL.

11. 1
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
1.1. Giới thiệu chủ đề nghiên cứu
Nghiên cứu thực nghiệm mối liên kết giữa giá dầu thô và hoạt động kinh tế đã
trở thành chủ đề tranh luận sôi nổi kể từ giữa những năm 80 của thế kỷ trước. Phần
lớn các nghiên cứu về chủ đề này tập trung vào việc xác định ảnh hưởng của biến
động giá dầu lên các biến số kinh tế vĩ mô trong nước, như tăng trưởng (Lee và
cộng sự, 1995; Jones và cộng sự, 2004), lạm phát và lãi suất (Sek và cộng sự, 2015;
Abounoori và cộng sự, 2014), giá cổ phiếu (Basher và cộng sự, 2012; Diaz và cộng
sự, 2016), hay tỷ lệ việc làm (Alkhateeb và cộng sự, 2017; Karaki, 2018). Kể từ
giữa những năm 1990, xu thế toàn cầu hóa đã lan rộng nhanh chóng trên khắp thế
giới. Theo Rubin (2009), do toàn cầu hóa hiện nay dựa trên vận tải giá rẻ, nên toàn
cầu hóa sẽ đảo ngược khi giá dầu tăng vọt. Tác giả cho rằng nếu giá dầu tăng quá
cao sẽ làm chi phí vận chuyển đắt đỏ, làm tăng giá xuất khẩu và nhập khẩu, tạo ra
trở ngại lớn cho thương mại quốc tế. Do đó, thời gian qua xuất hiện ngày càng
nhiều nghiên cứu nhìn nhận tầm ảnh hưởng của biến động giá dầu lên cán cân
thương mại của một quốc gia (ví dụ Backus và Crucinic, 2000; Kilian và cộng sự,
2009; Bodenstein và cộng sự, 2011; Hassan và Zaman, 2012; Le và Chang, 2013;
Rafiq và cộng sự, 2016). Nghiên cứu đầu tiên về chủ đề này được Backus và
Crucini (2000) thực hiện thông qua mô hình cân bằng động của chu kỳ kinh doanh
quốc tế (dynamic equilibrium model of international business cycle) dựa trên các
đặc tính chu kỳ kinh doanh ở 8 quốc gia phát triển giai đoạn 1955–1990. Nghiên
cứu cho thấy dầu thô chiếm phần lớn sự thay đổi trong tỷ lệ trao đổi (terms of
trade)1 trong giai đoạn năm 1972–1987. Kết quả dường như vẫn đúng bất kể cấu
trúc thị trường tài chính. Bằng cách áp dụng phương pháp vectơ tự hồi quy (SVAR)
cho 26 quốc gia xuất khẩu dầu và 14 quốc gia nhập khẩu dầu, Kilianvà cộng sự
1 Tỷ lệ trao đổi (term of trade–TOT) là chỉ số giá biểu thị tỷ lệ giữa giá xuất khẩu và giá nhập khẩu. Nó được
tính toán như sau: (1) Tính chỉ số giá hàng xuất khẩu, (2) tính chỉ số giá hàng nhập khẩu, (3) lấy chỉ số thứ
nhất chia cho chỉ số thứ hai. Khi giá hàng xuất khẩu của một nước tăng nhanh hơn giá hàng nhập khẩu của
nó, nước đó có sự cải thiện tỷ lệ trao đổi.

12. 2
(2009) phân tích tác động của giá dầu lên cán cân thương mại (bao gồm cả cán cân
thương mại dầu và các hàng hóa ngoài dầu). Nghiên cứu phát hiện sự biến động của
giá dầu dường như đóng vai trò quan trọng để xác định cân bằng đối ngoại (external
balance). Nghiên cứu nổi bật của Hassan và Zaman (2012), thông qua phương pháp
ARDL, được xem là nghiên cứu đầu tiên khẳng định được rõ mối quan hệ ngược
chiều giữa giá dầu và cán cân thương mại ở Pakistan trong giai đoạn 1975–2010.
Việt Nam là nền kinh tế phụ thuộc nhiều vào việc nhập khẩu dầu và do đó,
khó thể tránh khỏi hậu quả do các cú sốc dầu mang lại (Nguyễn Khắc Quốc Bảo,
2013). Mặt khác, trong quá trình công nghiệp hóa hiện nay, thương mại quốc tế
đang là động lực và cơ hội cho tăng trưởng kinh tế của Việt Nam, và mục tiêu này
đạt được chủ yếu bằng các hoạt động xuất nhập khẩu. Nói cách khác, ổn định cán
cân thương mại sẽ là tiền đề cho sự phát triển bền vững trong tương lai. Do đó, việc
xem xét các phản ứng của cán cân thương mại Việt Nam đối với những thay đổi của
giá dầu thế giới là rất quan trọng và mang lại nhiều ý nghĩa chính sách lẫn thực tiễn
có giá trị. Kết quả nghiên cứu sẽ là cơ sở cho các đề xuất về các điều chỉnh phù hợp
cho các chính sách kinh tế khi đối mặt với cú sốc giá dầu.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu nhằm đánh giá tác động của giá dầu lên cán cân
thương mại tại Việt Nam trong khuôn khổ đa biến, thông qua các phân tích đồng
liên kết trong giai đoạn 1987–2018. Các mục tiêu cụ thể bao gồm:
1) Kiểm chứng mối quan hệ dài hạn tiềm năng giữa các biến số: cán cân thương
mại, tỷ giá hối đoái, lỗ hổng sản lượng và giá dầu;
2) Xác minh hướng nhân quả giữa cán cân thương mại và cú sốc giá dầu.tại Việt
Nam trong giai đoạn 1987–2018.
3) Do sử dụng khung đa biến, có kết hợp biến cán cân thương mại và tỷ giá, do
vậy, tác giả cũng song song kiểm định sự hiện diện của hiệu ứng đường cong J
trong mẫu hình thương mại của Việt Nam.

13. 3
Để giải quyết các mục tiêu trên, nghiên cứu tiến hành giải đáp các câu hỏi
nghiên cứu thực nghiệm chính sau:
1) Mối quan hệ đồng liên kết dài hạn giữa cán cân thương mại và các yếu tố xác
định có hiện diện trong trường hợp của Việt Nam giai đoạn 1987–2018 hay
không?
2) Nếu quan hệ dài hạn được thiết lập, quan hệ nhân quả giữa cán cân thương
mại và giá dầu có tồn tại hay không? Nếu có, hướng nhân quả xuất phát từ cán
cân thương mại đến giá dầu, hay ngược lại, hoặc cả hai (quan hệ nhân quả hai
chiều)?
3) Sau khi phá giá nội tệ (VND), cán cân thương mại của Việt Nam xấu đi hay
cải thiện trong ngắn hạn? Trong dài hạn, phá giá nội tệ có giúp cải thiện cán
cân thương mại của Việt Nam hay không?
1.3. Đối tượng nghiên cứu
Khung phân tích đa biến trong nghiên cứu này không thể bao gồm toàn bộ các
khía cạnh và các nhân tố của tự do hóa thương mại và các cú sốc năng lượng, nhưng
giới hạn ở các biến sau:
1) Cán cân thương mại: Giá dầu cao dẫn đến thâm hụt thương mại và hạn chế sự
tăng trưởng kinh tế (Hassan và Zaman, 2012). Nghiên cứu của Le (2011) cho
thấy các quốc gia xuất khẩu dầu cải thiện cán cân thương mại nhờ vào doanh
thu từ dầu tăng; nhưng đối với các quốc gia nhập khẩu dầu, cú sốc giá dầu làm
xấu đi cán cân thương mại chung.
2) Tỷ giá hối đoái: Nikbakht (2010) xác nhận giá dầu thực là nguồn gốc chi phối
các bước đi của tỷ giá hối đoái thực. Do đó, tồn tại mối quan hệ dài hạn và
cùng chiều giữa giá dầu thực và tỷ giá hối đoái thực.
3) Lỗ hổng sản lượng: Tác động của các cú sốc dầu thế giới đã được tìm thấy
trong việc tạo ra sai lệch trong sản lượng khỏi sản xuất tiềm năng (Deserres và
cộng sự, 1995).

14. 4
4) Giá dầu: Những thay đổi lớn trong sự tăng trưởng của nền kinh tế, tỷ giá hối
đoái, giá cả hàng hóa, lỗ hổng sản lượng, phúc lợi (welfare), các cuộc khủng
hoảng kinh tế toàn cầu và thâm hụt thương mại đều do giá dầu mang lại
(Sanchez, 2011).
1.4. Phương pháp nghiên cứu
Nhằm thực hiện mục tiêu thứ nhất là kiểm chứng mối quan hệ dài hạn giữa các
biến số, tác giả sử dụng khuôn khổ mô hình đồng liên kết ARDL và kiểm định
đường bao (bound test) của Pesaran và cộng sự (2001). Phương pháp này cho phép
kết hợp các hiệu ứng động ngắn hạn lẫn dài hạn trong cùng một phương trình. Đồng
thời và cũng là ưu điểm chính của phương pháp, đó là cho phép hỗn hợp tính chất
dừng của các biến, cụ thể là I(0), I(1) hoặc kết hợp cả hai. Đối với mục tiêu thứ hai,
xác định hướng nhân quả giữa các biến, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định
nhân quả của Toda-Yamamoto (1995) nhằm khắc phục các hạn chế trước đây của
phương pháp nhân quả Granger truyền thống–liên quan đến vấn đề đặc tả sai mô
hình và lựa chọn độ trễ (Gujarati, 1995).
1.5. Kết cấu nghiên cứu
Kết cấu nghiên cứu bao gồm:
1) Chương 1 giới thiệu chủ đề nghiên cứu, lý do chọn đề tài, xác định rõ mục tiêu
nghiên cứu.
2) Chương 2 cung cấp các lý thuyết nền tảng cùng các nghiên cứu thực nghiệm
có liên quan.
3) Chương 3 mô tả phương pháp ARDL và dữ liệu nghiên cứu.
4) Chương 4 trình bày các kết quả thực nghiệm
5) Chương 5 cung cấp các kết luận.

15. 5
CHƯƠNG 2: KHUNG LÝ THUYẾT
2.1. Các lý thuyết nền tảng liên quan
2.1.1. Lý thuyết nền tảng về mối quan hệ giữa giá dầu và cán cân thương mại
Tác động của cú sốc giá dầu lên tài khoản đối ngoại (external account) của
một nền kinh tế hoạt động thông qua 2 kênh chính là kênh thương mại (trade
channel) và kênh tài chính (financial channel). Kênh thương mại hoạt động thông
qua những thay đổi về số lượng và giá cả hàng hóa trao đổi trong khi kênh tài chính
hoạt động thông qua thay đổi vị thế danh mục đầu tư đối ngoại và giá tài sản (Kilian
và cộng sự, 2009). Nghiên cứu này tập trung vào trình bày kênh thương mại và thảo
luận về các cơ chế theo đó giá dầu dự kiến sẽ thúc đẩy cán cân thương mại. Cú sốc
giá dầu có tác động kinh tế trực tiếp và gián tiếp lên cả nền kinh tế nhập khẩu và
xuất khẩu dầu. Tác động gián tiếp là việc truyền dẫn cú sốc thông qua thương mại
quốc tế. Đầu tiên, giá dầu thế giới tăng thường được cho là mang lại áp lực lạm phát
và gia tăng giá cả tại các quốc gia đối tác thương mại. Điều này đến lượt làm tăng
giá nhập khẩu trong nước ở cả nền kinh tế nhập khẩu và xuất khẩu dầu. Cơ quan
tiền tệ của các nền kinh tế đối tác thương mại có thể tăng lãi suất trong nỗ lực kiềm
chế lạm phát, dẫn đến giảm tiêu dùng, đầu tư và do đó hạ nhiệt tăng trưởng kinh tế.
Điều này đến lượt làm giảm nhu cầu đối với nhiều mặt hàng xuất khẩu từ nền kinh
tế trong nước của cả quốc gia nhập khẩu và xuất khẩu dầu.
Đối với nền kinh tế xuất khẩu dầu ròng, tác động trực tiếp của cú sốc tăng giá
dầu thế giới được dự kiến là dương (tích cực), xuất phát từ gia tăng doanh thu xuất
khẩu. Tuy nhiên, các tác động gián tiếp được dự kiến là âm (tiêu cực). Đầu tiên, như
đã đề cập, giá dầu toàn cầu tăng làm tăng giá nhập khẩu trong nước ở cả quốc gia
nhập khẩu và xuất khẩu dầu. Thứ hai, sự gia tăng ngoại sinh của giá dầu thế giới tạo
ra cú sốc cung cho các quốc gia nhập khẩu dầu ròng, dẫn đến sự hạ nhiệt tăng
trưởng kinh tế trong nước của quốc gia nhập khẩu dầu ròng và làm giảm xuất khẩu
dầu và xuất khẩu khác từ các quốc gia xuất khẩu dầu. Vì thế, lợi ích cho nền kinh tế

16. 6
xuất khẩu dầu không lớn như chúng ta nghĩ. Tác động ròng của cú sốc giá dầu lên
cán cân thương mại của nền kinh tế xuất khẩu dầu phụ thuộc vào độ lớn của doanh
thu xuất khẩu dầu cao so với giá nhập khẩu tăng. Lập luận này củng cố mối quan
tâm chung rằng biến động lớn của giá dầu thế giới không chỉ mang lại tác động bất
lợi cho nền kinh tế nhập khẩu dầu mà còn đặt ra thách thức cho các nhà hoạch định
chính sách trong các nền kinh tế xuất khẩu dầu. Đối với các quốc gia xuất khẩu dầu,
doanh thu từ dầu đặt ra những thách thức tài khóa xuất phát từ thực tế là dầu thô
đang dần cạn kiệt, dễ bốc hơi và phần lớn phụ thuộc vào cầu từ bên ngoài. Tăng giá
dầu có thể gây thêm bất ổn, đặc biệt đối với những nền kinh tế rủi ro như các thị
trường mới nổi. Tài khoản vốn cũng có thể chịu ảnh hưởng bất lợi do sự suy giảm
danh mục đầu tư nước ngoài và đầu tư trực tiếp vào trong nước, hoặc thậm chí là
một cú cất cánh vốn (capital flight). Do đó, mặc dù giá dầu toàn cầu tăng vọt nên
được coi là có lợi đối với các quốc gia xuất khẩu dầu ròng và gây bất lợi đối với các
quốc gia nhập khẩu dầu ròng, nhưng thực tế không đơn giản. Đành rằng, các nền
kinh tế xuất khẩu dầu ròng vẫn có thể được hưởng lợi từ giá dầu cao hơn nhờ khả
năng cải thiện tỷ lệ trao đổi TOT và tăng doanh thu xuất khẩu dầu, có thể được sử
dụng cho cả tiêu dùng và đầu tư (Korhonen và Ledyaeva, 2010).
Đối với nền kinh tế nhập khẩu dầu ròng, sự gia tăng ngoại sinh trong giá dầu
thô nhập khẩu thường được coi là cú sốc tỷ lệ trao đổi TOT tiêu cực thông qua các
tác động của chúng lên các quyết định sản xuất (xem, Backus và Crucini, 2000;
Kim và Loungani, 1992). Dầu nhập khẩu được coi là đầu vào trung gian trong sản
xuất trong nước và do đó, giá dầu tăng dẫn đến sự gia tăng trực tiếp chi phí đầu vào
và dẫn đến giảm tổng sản phẩm quốc nội (GDP) thực. Các doanh nghiệp và hộ gia
đình sẽ phải cắt giảm kế hoạch chi tiêu và đầu tư. Sản lượng thực giảm ít nhất là
tạm thời trong các nền kinh tế nhập khẩu dầu. Nền kinh tế trong nước của các quốc
gia nhập khẩu dầu ròng sẽ sản xuất ít hơn và do đó xuất khẩu ít hơn, nhưng có thể
không tiêu thụ tương ứng ít sản phẩm nhập khẩu. Tác động của việc tăng giá ngoại
sinh lên cán cân thương mại chung của các quốc gia nhập khẩu dầu ròng dự kiến sẽ
là tiêu cực.

17. 7
Hình 2.1 trình bày khung lý thuyết giải thích tác động của cú sốc giá dầu lên
cán cân thương mại của một quốc gia. Theo đó, giá dầu tăng sẽ góp phần làm tăng
giá năng lượng dẫn đến tăng chi phí sản xuất. Sự tăng giá của hàng hóa nông nghiệp
và công nghiệp dẫn đến thu nhập quốc gia giảm theo cấp số nhân (phụ thuộc vào hệ
số nhân). Kết quả là giá nhập khẩu sẽ tăng (chủ yếu do biến động tỷ giá), có thể gây
ra sự mất cân bằng thương mại, tạo ra nhiều hệ lụy vĩ mô, chủ yếu là khủng hoảng
tài chính toàn cầu; lạm phát và thất nghiệp làm giảm chất lượng sống của người
dân; nền kinh tế phát triển không bền vững (Hassan và Zaman, 2012).
2.1.2. Lý thuyết nền tảng về mối quan hệ giữa tỷ giá và cán cân thương mại
2.1.2.1. Điều kiện Marshall-Lerner
Về mặt lý thuyết, tỷ giá hối đoái có tác động đến cán cân thương mại. Một
trong các cách để chứng minh liên kết này là thảo luận điều kiện Marshall-Lerner
(điều kiện ML). Độ co giãn của cầu xuất khẩu và nhập khẩu không chỉ quan trọng
trong việc xác định tỷ lệ trao đổi TOT của một quốc gia, tác động lên hạn ngạch và
thuế quan, và tác động đến tăng trưởng kinh tế mà còn đóng vai trò chính trong việc
đánh giá tác động của sự phá giá (định giá thấp) tiền tệ trong việc cải thiện vị thế
cán cân thương mại của nền kinh tế. Phá giá tiền tệ chủ yếu nhằm mục đích thay đổi
giá cả tương đối, từ đó khuyến khích xuất khẩu và không khuyến khích nhập khẩu.
Phá giá là sự gia tăng có chủ ý của đồng nội tệ so với ngoại tệ, do đó làm tăng giá
nhập khẩu trong nước. Tuy nhiên, liên quan đến mức tăng của giá cả trong nước,
hiệu ứng chỉ phụ thuộc vào độ co giãn cầu. Cụ thể, khi độ co giãn cầu cao hơn 1,
khi đó sự mất giá sẽ gây ra sự sụt giảm tương đối lớn khối lượng nhập khẩu trong
nền kinh tế và sẽ đạt được hiệu quả như mong muốn. Ngược lại, nếu độ co giãn thấp
hơn 1, mặc dù mất giá sẽ gây ra một số mức giảm trong nhập khẩu, khối lượng
giảm có thể không đủ để bù đắp cho sự tăng giá của đồng nội tệ. Do đó, để đạt được
hiệu quả như mong muốn, là cải thiện cán cân thương mại, độ co giãn cầu phải
tương đối cao.

18. Thâm hụt thương
mại
Chi phí nhập khẩu
tăng
8
Nguồn: Sắp xếp lại của tác giả từ nghiên cứu của Hassan và Zaman (2012).
Hình 2.1. Khung lý thuyết giải thích tác động của cú sốc giá dầu lên cán cân thương mại.
Cú sốc giá
dầu
Giá năng
lượng tăng
Sản xuất công
nghiệp giảm
Giá đầu vào
tăng
Sản xuất nông
nghiệp giảm
Sản xuất của nền
kinh tế giảm
Chất lượng cuộc
sống giảm
Lỗ hổng sản lượng
tăng
Phát triển không
bền vững
Mất cân bằng
thương mại
Khủng hoảng kinh
tế
GDP giảm

19. 9
Hơn nữa, độ co giãn còn phụ thuộc vào mức độ của hiệu ứng thay thế
(substitution effect) và thu nhập (income effect). Liên quan hiệu ứng thay thế, nếu
khối lượng thay thế hàng nhập khẩu trong thị trường nội địa tương đối lớn, thì hiệu
ứng thay thế sẽ mạnh mẽ, hàm ý sự sụt giảm lớn trong nhập khẩu. Ngược lại, nếu
nhập khẩu trong nước chủ yếu để tạo ra nhu yếu phẩm, trong nước có ít hoặc không
có sản phẩm thay thế, thì hiệu ứng thay thế đối với hàng nhập khẩu sẽ tương đối
nhỏ, hàm ý triển vọng kém của mục đích phá giá. Đôi khi, những trường hợp như
vậy được xác nhận ở các quốc gia đang phát triển, kể cả các quốc gia phát triển như
Pháp, Nhật Bản, Đức và Mỹ, khi không có sản phẩm thay thế cho một số hàng hóa
nhập khẩu chính như dầu mỏ (Dunn và Mutii, 2000). Mặt khác, hiệu ứng thu nhập
được coi là mạnh hơn nếu nhập khẩu chiếm phần đáng kể trong ngân sách trung
bình của một công dân. Đây là lý do tại sao phá giá không phổ biến trong tình
huống này. Khi phá giá làm cho giá của hàng hóa trong nước như nhiên liệu và thực
phẩm trong ngân sách của người tiêu dùng tăng lên, làm cho thu nhập thực giảm và
do đó làm giảm việc mua hàng hóa khác bao gồm cả hàng hóa nhập khẩu. Cùng với
xuất khẩu, sự mất giá của đồng nội tệ sẽ gây ra cả việc giảm giá cả ngoại tệ và tăng
giá cả nội tệ, với độ co giãn tương đối của cung và cầu quyết định kết quả. Trong
tình huống giá nội tệ của xuất khẩu không đổi, hàm ý hàm cung co giãn vô hạn, vì
giá cả ngoại tệ giảm do phá giá, do đó khiến người nước ngoài phải mua thêm hàng
xuất khẩu trong nước. Ngược lại, nếu giá ngoại tệ của xuất khẩu không đổi, hàm ý
cầu nước ngoài co giãn vô hạn đối với hàng hóa đó, giá nội tệ của xuất khẩu tăng
(kết quả từ phá giá) và do đó sẽ làm tăng xuất khẩu trong nước trên thị trường quốc
tế.
Khi độ co giãn của cầu xuất khẩu và nhập khẩu tương đối thấp, sự mất giá của
đồng nội tệ có thể làm giảm cán cân thương mại thay vì cải thiện nó. Nếu giá của
hàng hóa là cố định trong tiền tệ của các nhà xuất khẩu, một điều kiện cần được
thỏa mãn để đạt được phản ứng mong muốn của tỷ giá hối đoái lên cán cân thương
mại. Điều kiện nêu rõ, tổng độ co giãn cầu của xuất khẩu và nhập khẩu dài hạn phải
nhiều hơn 1. Điều này có nghĩa là trung bình của cả xuất khẩu và nhập khẩu nên

20. 10
nhiều hơn 1. Nếu tổng độ co giãn chính xác bằng 1, thì sẽ không có thay đổi trong
cán cân thương mại khi phá giá tiền tệ. Tác động bất lợi của phá giá lên cán cân
thương mại xảy ra nếu tổng độ co giãn cầu của xuất khẩu và nhập khẩu nhỏ hơn 1.
Điều kiện được gọi là điều kiện Marshall-Lerner, được chứng minh bởi Alfred
Marshall và Abba Lerner.
2.1.2.2. Hiệu ứng đường cong J
Mối quan hệ giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại cũng có thể được giải
thích thông qua hiệu ứng đường cong J. Nội dung đằng sau hiệu ứng đường cong J
là, cán cân thương mại có thể xấu đi tạm thời trong ngắn hạn do sự phá giá tiền tệ.
Tương tự như vậy, sự mất ổn định tỷ giá có thể chỉ là một vấn đề trong ngắn hạn.
Kể từ nửa cuối thập niên 1980, hiệu ứng đường cong J đóng vai trò là lý thuyết
quan trọng trong việc giải thích vấn đề tạm thời gây ra trong cán cân thương mại do
sự phá giá của tiền tệ. Thông thường, các cá nhân mất một thời gian để điều chỉnh
sở thích của mình đối với hàng hóa thay thế. Các nhà kinh tế tin rằng điều này là do,
thực tế trong ngắn hạn, cầu không co giãn hơn so với dài hạn. Điều này đặc biệt
đúng đối với độ co giãn cầu nhập khẩu, bởi vì đường cầu nhập khẩu suy ra từ chênh
lệch giữa đường cung và đường cầu của sản phẩm trong nước; với cả cung và cầu
không co giãn trong ngắn hạn hơn so với trong dài hạn, sự khác biệt giữa cung và
cầu sẽ không co giãn hơn trong ngắn hạn. Điều này hàm ý rằng, khi mất giá tiền tệ,
gây ra sự gia tăng giá nhập khẩu, cư dân của quốc gia đó có thể tiếp tục mua hàng
nước ngoài vì chưa điều chỉnh sở thích của mình sang hàng hóa thay thế sản xuất
trong nước (đường cầu không co giãn) và cũng vì sản phẩm thay thế trong nước có
thể không được sản xuất (đường cung trong nước không co giãn). Do đó, nhập khẩu
chỉ có thể giảm hoàn toàn sau khi người tiêu dùng quyết định điều chỉnh sở thích
của mình sang mua hàng hóa được sản xuất trong nước có sẵn tại thời điểm đó.
Tương tự như vậy, xuất khẩu trong nước cũng mở rộng do phá giá nếu sản xuất
trong nước tăng để tạo hàng hóa nhiều hơn cho xuất khẩu với cả nếu người tiêu
dùng nước ngoài mua các sản phẩm này.

21. 11
Phá giá tiền tệ sẽ làm xấu đi cán cân thương mại của một nền kinh tế trong
ngắn hạn nhưng sẽ cải thiện nếu cả cầu nhập khẩu và cung xuất khẩu không co giãn
hơn trong ngắn hạn so với dài hạn. Mẫu thời gian thay đổi trong cán cân thương mại
có thể trông như trong Hình 2.2. Phá giá được giả định xảy ra tại thời điểm 0 và cán
cân thương mại xấu đi ngay sau khi phá giá vì các cá nhân tạm thời chi nhiều hơn
cho nhập khẩu và cũng vì xuất khẩu không tăng đủ. Nhưng sau một thời gian, khi
độ co giãn của cả nhập khẩu và xuất khẩu tăng lên, cán cân thương mại cuối cùng
được cải thiện. Điều này có thể thấy rõ trong Hình 2.2. Do mẫu hình phản ứng của
cán cân thương mại theo thời gian giống chữ J, nên có tên gọi là hiệu ứng đường
cong J.
Nguồn: Minh họa của tác giả.
Hình 2.2. Minh họa hiệu ứng đường cong J.
2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan
2.2.1. Các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của giá dầu lên cán cân thương
mại
Các nghiên cứu thực nghiệm về vai trò của cú sốc giá dầu đã được tiến hành từ
khá sớm. Các cú sốc dầu vào giữa và cuối những năm 1970 kéo theo hệ lụy lên tăng
trưởng, tỷ lệ thất nghiệp và lạm phát ở hầu hết các quốc gia phát triển (Blanchard và
Gali, 2007). Có nhiều quan điểm trái ngược nhau về tác động của giá dầu đến cán
cân thương mại. Một số ý kiến cho rằng giá dầu có tác động tích cực lên cán cân

22. 12
thương mại trong khi một số khác cho là tiêu cực hoặc không có tác động (Akpan,
2007). Hanson và cộng sự (1993) nghiên cứu ảnh hưởng của cú sốc giá dầu lên
ngành nông nghiệp Mỹ trong giai đoạn năm 1973–1991. Sử dụng mô hình đầu ra–
đầu vào (mô hình I–O), các tác giả phân tích mối liên kết chi phí trực tiếp và gián
tiếp giữa năng lượng và nhiều ngành kinh tế. Các mô hình cân bằng tổng thể khả
tính (computable general equilibrium–CGE) được sử dụng để phân tích hiệu ứng
ngành với 3 điều chỉnh vĩ mô khác nhau, gồm lên nông nghiệp liên quan đến chi phí
năng lượng, và điều chỉnh tỷ giá hoặc vay nước ngoài khi chi phí nhập khẩu dầu cao
hơn và các chương trình hỗ trợ của chính phủ cho nông nghiệp. Kết quả cho thấy
mối quan hệ cùng chiều và đáng kể giữa giá dầu thấp và phát triển ngành nông
nghiệp. Mussa (2000) nghiên cứu tác động của giá dầu cao lên nền kinh tế toàn cầu
bằng cách sử dụng các mô hình kinh tế vĩ mô toàn cầu trong giai đoạn 1970–2000.
Các quốc gia nhập khẩu dầu, gồm Ấn Độ, Hàn Quốc, Pakistan, Philippines, Thái
Lan và Thổ Nhĩ Kỳ được đề cập trong nghiên cứu này. Kết quả cho thấy giá dầu
tăng dẫn đến tăng chi phí sản xuất hàng hóa và dịch vụ tại các quốc gia, dẫn đến
tăng giá đầu vào năng lượng tương đối và gây áp lực lên biên lợi nhuận. Nghiên cứu
cũng xác nhận tồn tại tác động dài hạn lên thị trường tài chính do các thay đổi giá
dầu. Phát hiện cho thấy việc tăng giá dầu dai dẳng sẽ dẫn đến hiện tượng chuyển
dời khoảng 0,25% GDP từ các quốc gia nhập khẩu dầu sang các quốc gia xuất khẩu
dầu; đồng nghĩa tồn tại sự chuyển giao thu nhập từ nơi tiêu thụ dầu sang nơi sản
xuất dầu.
Otto (2003) ước tính mô hình VAR cấu trúc cho 55 nền kinh tế mở nhỏ, bao
gồm 15 quốc gia OECD nhỏ và 40 quốc gia đang phát triển. Mẫu quan sát trong giai
đoạn 1960–1997. Kết quả nghiên cứu tìm thấy quan hệ cùng chiều giữa giá dầu và
tỷ lệ trao đổi TOT, đó là cú sốc giá dầu tích cực lên tỷ lệ trao đổi. Phát hiện này gần
như được tìm thấy ở cả các quốc gia đang phát triển và các quốc gia OECD nhỏ.
Ahmed và Donoghue (2010) nghiên cứu tác động của các thay đổi trong cán cân đối
ngoại của Pakistan trong giai đoạn 1998–2002. Kết quả cho thấy, việc tăng giá xăng
dầu nhập khẩu, nguyên liệu thô và các mặt hàng sản xuất khác đã làm giảm đáng kể

23. 13
hiệu suất tăng trưởng của nền kinh tế, ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh và đe dọa
đến lợi ích quốc gia. Mô hình cân bằng tổng thể khả tính (CGE) với mô hình mô
phỏng vi mô được sử dụng để nghiên cứu ảnh hưởng của các thay đổi trong tiết
kiệm và giá nhập khẩu nước ngoài mà Pakistan phải đối mặt. Phát hiện cho thấy sự
gia tăng của tiết kiệm nước ngoài dẫn đến tăng nhập khẩu và giảm xuất khẩu. Hơn
nữa, nghiên cứu còn tìm thấy mối liên hệ ngược chiều dài hạn giữa giá dầu và xuất
khẩu, cụ thể là sự gia tăng giá nhập khẩu xăng dầu hoặc nguyên liệu thô công
nghiệp dẫn đến giảm xuất khẩu. Mohammad (2010) nghiên cứu tác động của biến
động giá dầu lên thu nhập xuất khẩu ở Pakistan trong giai đoạn 1975–2008. Thông
qua mô hình vectơ sai số hiệu chỉnh lỗi (VECM), nghiên cứu mô tả mối tương quan
đáng kể giữa thu nhập xuất khẩu với nhiều biến số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng
GDP, mức sống, cán cân thương mại, biến động giá dầu và cung tiền M2. Phát hiện
cho thấy giá dầu có mối tương quan ngược chiều (âm) với thu nhập xuất khẩu.
Nghiên cứu tiếp tục chỉ ra rằng việc tăng giá dầu có tác động tiêu cực đến tài khoản
vãng lai của Pakistan và đồng thời tác động tiêu cực đến xuất khẩu và do đó, chi phí
sản xuất tăng.
Islam (1981) nghiên cứu hệ quả vĩ mô của giá dầu cao đối với Bangladesh
trong giai đoạn 1972–1979. Nghiên cứu phân tích tác động của việc giá dầu tăng
mạnh diễn ra từ năm 1973 lên tỷ lệ trao đổi TOT và cán cân thương mại. Bằng cách
tính toán thông qua chỉ số của Laspeyre, Paasche hoặc Fisher, nghiên cứu chỉ ra
những thay đổi cấu trúc đáng kể do giá dầu tăng. Giá dầu cao làm suy giảm nghiêm
trọng tỷ lệ trao đổi TOT, ảnh hưởng sâu sắc đến xuất khẩu. Nghiên cứu tiếp tục cho
thấy sự gia tăng đáng kể gấp đôi hoặc gấp ba về giá của các mặt hàng nhập khẩu
quan trọng như gạo, sợi bông, phân bón và xi măng. Ngoài ra, tác động bất lợi dài
hạn lên thu nhập ngoại hối được quan sát thấy. Hassan và Zaman (2012) điều tra tác
động của giá dầu tăng lên cán cân thương mại của Pakistan trong giai đoạn 1975–
2010, bằng cách sử dụng phương pháp ARDL. Ngoài ra, nghiên cứu còn tìm hiểu
hướng nhân quả giữa cán cân thương mại và cú sốc giá dầu. Kết quả cho thấy tồn
tại mối quan hệ ngược chiều đáng kể giữa giá dầu, tỷ giá hối đoái và cán cân thương

24. 14
mại ở Pakistan, tức là, nếu giá dầu và tỷ giá tăng 1%, cán cân thương mại giảm lần
lượt 0,382% và 0,342%. Điều này cho thấy giá dầu và tỷ giá hối đoái gây mất cân
bằng thương mại ở Pakistan. Ngoài ra, tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa lỗ hổng
sản lượng và cán cân thương mại, phản ánh việc phân bổ và sử dụng tài nguyên
trong sản xuất không hiệu quả. Kilian và cộng sự (2009) sử dụng mô hình SVAR
cho 26 quốc gia xuất khẩu dầu và 14 quốc gia nhập khẩu dầu trong giai đoạn 1970–
2005, nhằm cung cấp các ước tính về tác động của cú sốc cung và cầu trên thị
trường dầu thô toàn cầu lên các thước đo cân bằng đối ngoại, bao gồm cán cân
thương mại dầu (oil trade balance), cán cân thương mại không dầu (non-oil trade
balance), tài khoản vãng lai, thu nhập vốn (capital gain) và những thay đổi trong tài
sản nước ngoài ròng (NFA). Các phát hiện có thể được tóm tắt như sau: (1) Nghiên
cứu cho thấy tác động của cú sốc cung và cầu dầu lên cán cân thương mại hàng hóa
và tài khoản vãng lai, tùy thuộc vào nguồn gốc sốc, có thể lớn, tùy thuộc rất lớn vào
phản ứng của cán cân thương mại các sản phẩm ngoài dầu. Kết quả nghiên cứu
cung cấp bằng chứng về mức độ trung gian của hội nhập tài chính quốc tế. (2)
Nghiên cứu ghi nhận sự hiện diện của các hiệu ứng định giá (valuation effect) lớn
và có hệ thống để phản ứng với những cú sốc này. Hiệu ứng định giá nói chung có
xu hướng làm giảm bớt ảnh hưởng của cú sốc cầu dầu và cú sốc cung lên vị thế
NFA của các nhà xuất khẩu và nhập khẩu dầu. (3) Nghiên cứu định lượng tầm quan
trọng chung của các cú sốc cầu chu kỳ kinh doanh toàn cầu cũng như cú sốc cung
và cầu cụ thể của thị trường dầu mỏ đối với các cân bằng đối ngoại.
Le và Chang (2013) kiểm tra xem liệu phần lớn sự thay đổi của cán cân
thương mại và các cấu thành dầu (oil component) và không dầu (non-oil
component) có liên quan đến biến động giá dầu hay không. Quan hệ nhân quả dài
hạn chạy từ giá dầu đến cán cân thương mại dầu, không dầu và cán cân chung; cùng
động lực ngắn hạn của chúng được điều tra bằng cách áp dụng phương pháp nhân
quả Toda–Yamamoto (1995) và các hàm phản ứng đẩy tổng quát hóa (GIRFs),
tương ứng với dữ liệu hàng tháng kéo dài từ tháng 1/1999 đến tháng 11/2011. Ba
nền kinh tế châu Á đại diện cho ba đặc điểm khác biệt về dầu được chọn: Malaysia

25. 15
là quốc gia xuất khẩu dầu, Singapore là nơi lọc dầu và Nhật Bản là quốc gia xuất
khẩu dầu. Dựa trên các kết quả thu được từ việc phân tích ba nền kinh tế nghiên cứu
rút ra các kết luận như sau: (1) Sự cải thiện trong cán cân thương mại của quốc gia
xuất khẩu dầu (Malaysia) dường như liên quan đến doanh thu từ dầu tăng. (2) Đối
với một nền kinh tế lọc dầu như Singapore, cú sốc giá dầu dường như có tác động
dài hạn không đáng kể đến cán cân thương mại chung và các cấu thành dầu và
không dầu. Tuy nhiên, cú sốc giá dầu có thể có tác động đáng kể trong ngắn hạn. (3)
Đối với quốc gia nhập khẩu dầu ròng, tác động của giá dầu toàn cầu tăng lên thâm
hụt thương mại dầu (oil trade deficit) phụ thuộc vào bản chất của nhu cầu về dầu.
Nếu nền kinh tế phụ thuộc nhiều vào dầu nhưng không có khả năng sản xuất, nhu
cầu dầu sẽ rất không co giãn. Đối với các nền kinh tế nhập khẩu dầu và tiêu thụ dầu
lớn kết hợp phụ thuộc dầu cao như Nhật Bản, giá dầu tăng dường như làm tăng
mạnh thâm hụt thương mại dầu và có thể dẫn đến thâm hụt thương mại chung. Tuy
nhiên, tác động ngắn hạn đối với cán cân thương mại không dầu có thể là tích cực,
điều này cuối cùng có thể chuyển thành tác động thuận lợi lên cán cân thương mại
chung, nếu cú sốc giá dầu tăng đến nền kinh tế bắt nguồn từ phía cầu.
Ngoài ra, còn nhiều nghiên cứu khác cũng tìm hiểu về tác động của giá dầu lên
cán cân thương mại. Điển hình như Tsen (2009) thông qua mô hình VAR cho các
quốc gia châu Á (Nhật Bản, Hồng Kông và Singapore) trong giai đoạn 1960–2006,
khám phá ra rằng các biến tỷ lệ trao đổi TOT, cú sốc giá dầu ảnh hưởng đến cán cân
thương mại cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn. Cùng chung phương pháp nghiên cứu với
Tsen (2009), nghiên cứu của Ozlale và Pekkurnaz (2010), cho mẫu dữ liệu giai đoạn
1999–2009 lại chỉ ra, mối quan hệ giữa giá dầu và cán cân thương mại Thổ Nhĩ Kỳ
là một hiện tượng ngắn hạn thay vì dài hạn. Có phần tương đồng với Hassan và
Zaman (2012), nghiên cứu của Tiwari và Olayeni (2013) rút ra một kết luận quan
trọng: trong giai đoạn 1980–2011, giá dầu tác động ngược chiều với cán cân thương
mại của Ấn Độ. Tại Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2013)
được xem là nghiên cứu duy nhất tính đến hiện nay, đánh giá trực tiếp tác động của
cú sốc giá dầu thế giới lên cán cân thương mại của Việt Nam. Sử dụng khung đồng

26. 16
liên kết ARDL cho dữ liệu giai đoạn quý I/1999 đến quý IV/2011, nghiên cứu khám
phá mối quan hệ ngược chiều giữa giá dầu, tỷ giá và cán cân thương mại tại Việt
Nam. Cụ thể, 1% gia tăng giá dầu và tỷ giá hối đoái lần lượt dẫn đến sự sụt giảm
0,12% và 0,79% trong cán cân thương mại dài hạn. Tuy vậy, trong ngắn hạn, tỷ giá
quốc tế và giá dầu tương quan cùng chiều với cán cân thương mại.
2.2.2. Các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của tỷ giá lên cán cân thương
mại
Anning và cộng sự (2015) sử dụng phân tích đồng liên kết và mô hình VECM
để tìm hiểu tác động của tỷ giá hối đoái lên cán cân thương mại của Ghana. Các tác
giả sử dụng dữ liệu hàng năm giai đoạn 1980–2013 về các yếu tố quyết định kinh tế
vĩ mô như tỷ giá hối đoái và GDP để giải thích mối tương quan giữa cán cân thương
mại và tỷ giá hối đoái. Nghiên cứu phát hiện ra cán cân thương mại giảm trong ngắn
hạn sau khi phá giá tiền tệ. Điều này là do các điều khoản hiệp định thương mại mà
quốc gia này đã ký với các đối tác thương mại. Các tác giả khuyến nghị Ghana nên
phá giá tiền tệ để có được vị thế thương mại mong đợi vì mất giá tiền tệ có thể dẫn
đến cán cân thương mại thuận lợi trong dài hạn. Ngoài ra, người dân Ghana nên
chuyển từ tiêu dùng hàng hóa nhập khẩu và tập trung vào tiêu thụ hàng hóa trong
nước. Maehle và cộng sự (2013) nghiên cứu các chính sách cải cách kinh tế thực
hiện ở các nền kinh tế châu Phi cận Sahara, và rút ra kết luận về tính hiệu quả của
việc thực thi chính sách. Thời kỳ những cải cách này được thực hiện đã đánh dấu sự
kết thúc của nhiều thập kỷ khủng hoảng và suy giảm kinh tế. Khi những cải cách
này được duy trì, các quốc gia bắt đầu trải qua sự mở rộng kinh tế mạnh mẽ và bền
vững. Một yếu tố cơ bản cho sự thành công của nỗ lực cải cách của các quốc gia
này là tự do hóa tỷ giá hối đoái. Giảm thâm hụt tài khóa, mở rộng tiền tệ, hỗ trợ bên
ngoài và cải cách cấu trúc cũng rất quan trọng trong việc đạt được mục tiêu tăng
trưởng.

27. 17
Bảng 2.1
Tóm tắt các nghiên cứu về tác động của giá dầu lên cán cân thương mại.
Tác giả Quốc gia Phương pháp Giai đoạn Kết quả
Hanson và
cộng sự
(1993)
Mỹ Mô hình I–O,
mô hình cân
bằng tổng thể
khả tính
1973–1991 Mối quan hệ cùng chiều và đáng kể giữa giá dầu thấp và
phát triển ngành nông nghiệp Mỹ.
Tsen (2009) Nhật Bản,
Hồng Kông
và Singapore
Mô hình VAR,
phân tích đồng
liên kết
1960–2006 (1) Giá dầu và cán cân thương mại có quan hệ đồng liên
kết.
(2) Cú sốc giá dầu ảnh hưởng đến cán cân thương mại cả
trong ngắn hạn lẫn dài hạn.
Tiwari và
Olayeni
(2013)
Ấn Độ Phân tích
wavelet
1980–2011 Cú sốc giá dầu tác động tiêu cực lên cán cân thương mại
của Ấn Độ.
Ozlale và
Pekkurnaz
(2010)
Thổ Nhĩ Kỳ Mô hình SVAR 1999–2009 Mối quan hệ giữa giá dầu và cán cân thương mại là một
hiện tượng ngắn hạn thay vì dài hạn.
Nguyễn Khắc
Quốc Bảo
(2013)
Việt Nam Phương pháp
ARDL
1999–2011 Mối quan hệ ngược chiều giữa giá dầu và cán cân thương
mại. Cụ thể, 1% gia tăng giá dầu dẫn đến sự sụt giảm
0,12% trong cán cân thương mại dài hạn.
Hassan và
Zaman (2012)
Pakistan Phương pháp
ARDL, nhân quả
Granger
1975–2010 Tồn tại mối quan hệ ngược chiều đáng kể giữa giá dầu và
cán cân thương mại, tức là, nếu giá dầu tăng 1%, cán cân
thương mại giảm 0,382%. Điều này cho thấy giá dầu gây
mất cân bằng thương mại ở Pakistan.
Le và Chang Malaysia, Phương pháp 1999–2011 (1) Sự cải thiện trong cán cân thương mại của quốc gia xuất

28. 18
(2013) Nhật Bản và
Singapore
nhân quả Toda–
Yamamoto, hàm
phản ứng đẩy
tổng quát
khẩu dầu (Malaysia) có liên quan đến doanh thu từ dầu
tăng.
(2) Đối với một nền kinh tế lọc dầu (Singapore), cú sốc giá
dầu có tác động dài hạn không đáng kể đến cán cân thương
mại chung và các cấu thành dầu và không dầu.
(3) Đối với quốc gia nhập khẩu dầu ròng (Nhật Bản), giá
dầu tăng làm tăng mạnh thâm hụt thương mại dầu và có thể
dẫn đến thâm hụt thương mại chung.
Kilian và
cộng sự
(2009)
26 quốc gia
xuất khẩu
dầu và 14
quốc gia
nhập khẩu
dầu
Mô hình SVAR 1970–2005 (1) Tác động của cú sốc cung và cầu dầu lên cán cân
thương mại hàng hóa và tài khoản vãng lai tùy thuộc vào
nguồn gốc sốc.
(2) Sự hiện diện của các hiệu ứng định giá (valuation
effect) làm giảm bớt ảnh hưởng của cú sốc cầu dầu và cú
sốc cung lên vị thế tài sản nước ngoài ròng của các nhà
xuất khẩu và nhập khẩu dầu.
Mohammad
(2010)
Pakistan Mô hình VECM 1975–2008 (1) Giá dầu có mối tương quan ngược chiều với thu nhập
xuất khẩu.
(2) Việc tăng giá dầu có tác động tiêu cực đến tài khoản
vãng lai và đồng thời tác động tiêu cực đến xuất khẩu.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả.

29. 19
Christensen (2011) đánh giá tác động của tỷ giá USD/Peso và GDP của Mỹ và
Mexico lên cán cân thương mại giữa Mỹ và Mexico. Tác giả sử dụng dữ liệu hàng
quý giai đoạn 1994–2010. Các biến độc lập trong nghiên cứu gồm GDP trong nước,
GDP nước ngoài và tỷ giá hối đoái thực. Tác giả phát hiện sự gia tăng GDP Mexico
gây ra thặng dư thương mại với tác động nhỏ hơn GDP Mỹ. Đồng đô la Mỹ có tác
động tích cực đến cán cân thương mại trong giai đoạn nó mất giá. Hiện tượng này
có khả năng làm giảm thâm hụt thương mại giữa Mỹ với Mexico. Petrović và
Gligorić (2010) khám phá mối tương quan giữa cán cân thương mại và định giá
thấp tiền tệ ở Serbia. Mục tiêu của nghiên cứu nhằm tìm hiểu liệu định giá thấp tiền
tệ có cải thiện cán cân thương mại hay định giá cao sẽ làm cán cân xấu đi. Các tác
giả sử dụng cả phân tích đồng liên kết Johansen và phương pháp tự hồi quy phân
phối trễ (ADRL) trong việc ước tính tác động dài hạn của định giá thấp tiền tệ lên
cán cân thương mại. Dữ liệu chuỗi thời gian với tần suất hàng tháng trong giai đoạn
2002–2007 được sử dụng cho mục đích phân tích thực nghiệm. Các tác giả phát
hiện tác động tích cực của sự mất giá tiền tệ lên cán cân thương mại của Serbia
trong dài hạn. Mặc dù trong ngắn hạn cán cân thương mại xấu đi lúc đầu nhưng sẽ
cải thiện sau này trong dài hạn. Ước tính từ mô hình sai số hiệu chỉnh được sử dụng
cho thấy chuyển động ngắn hạn của cán cân thương mại, do đó chứng minh hiệu
ứng đường cong J.
Nghiên cứu của Hsing (2005) sử dụng hàm phản ứng đẩy tổng quát từ mô hình
vectơ sai số hiệu chỉnh (VECM) để kiểm tra xem hiệu ứng đường cong J có tồn tại
ở Nhật Bản, Hàn Quốc và Đài Loan trong giai đoạn 1980–2001 hay không. Cả hai
trường hợp thương mại song phương (với Mỹ) và tổng hợp (với phần còn lại của thế
giới) đều được xem xét. Hiện tượng đường cong J thông thường chỉ có thể được
quan sát trong trường hợp thương mại tổng hợp của Nhật Bản, trong khi Hàn Quốc
và Đài Loan không cho thấy sự hiện diện của hiện tượng này. Tác giả cho rằng điều
này có thể xuất phát từ hiệu ứng kinh tế mở nhỏ. Trong nền kinh tế mở nhỏ như
Hàn Quốc và Đài Loan, cả nhập khẩu và xuất khẩu được xuất hóa đơn bằng ngoại tệ
và kết quả là, ảnh hưởng ngắn hạn của sự mất giá thực không đáng kể và cán cân

30. 20
thương mại vẫn không chịu ảnh hưởng. Stucka (2004) tìm thấy bằng chứng về hiệu
ứng đường cong J trong cán cân thương mại ở Croatia. Nghiên cứu sử dụng mô
hình dạng rút gọn để ước tính tác động của cú sốc vĩnh viễn lên cán cân thương mại
hàng hóa. Kết quả thực nghiệm tìm thấy rằng phá giá 1% làm cải thiện cán cân
thương mại trong khoảng 0,94% đến 1,3% và phải mất 2,5 năm để cân bằng được
thiết lập.
Bahmani-Oskooee và Ratha (2007) điều tra ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái lên
cán cân thương mại của Thụy Điển. Mục tiêu chính của nghiên cứu là điều tra xem
liệu đường cong J có tồn tại ở dữ liệu phân tách song phương giữa Thụy Điển và 17
đối tác thương mại hay không, sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian hàng quý từ 1980–
2005. Dữ liệu được phân chia theo nghĩa là có một phân tích riêng đối với từng đối
tác thương mại của Thụy Điển. Mô hình thực tế cũng nắm bắt những ảnh hưởng của
thu nhập trong và ngoài nước đối với cán cân thương mại. Các tác động ngắn hạn và
dài hạn của thay đổi tỷ giá hối đoái được phân tích theo phương pháp kiểm định
đường bao từ mô hình ARDL. Ở cấp độ song phương, bằng chứng về mối quan hệ
ngắn hạn giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại đã được tìm thấy ở 14 trong số
17 đối tác thương mại của Thụy Điển. Nhưng bằng chứng của đường cong J chỉ
được tìm thấy trong mối quan hệ song phương với 5 quốc gia Áo, Đan Mạch, Ý, Hà
Lan và Anh. Trong 5 mối quan hệ thương mại song phương khác của Thụy Điển,
hiệu ứng tiêu cực ngắn hạn của mất giá tiền tệ dường như vẫn tồn tại ngay cả trong
dài hạn. Nhìn chung, sự mất giá của đồng tiền Thụy Điển đã dẫn đến sự cải thiện
dài hạn trong cán cân thương mại. Waliullah và cộng sự (2010) cố gắng kiểm tra
mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa cán cân thương mại, thu nhập, cung tiền và tỷ
giá hối đoái thực trong trường hợp nền kinh tế Pakistan. Thông qua phương pháp
ARDL cho dữ liệu theo năm giai đoạn 1970–2005, nghiên cứu khám phá mối quan
hệ dài hạn ổn định giữa cán cân thương mại với thu nhập, cung tiền và tỷ giá hối
đoái. Kết quả hồi quy cho thấy định giá thấp tiền tệ có liên quan cùng chiều đến cán
cân thương mại trong dài hạn và ngắn hạn, phù hợp với điều kiện Marshall-Lerner.

31. 21
Nghiên cứu gần đây của Le Hoang Phong và cộng sự (2017) xác minh sự tồn
tại của các tác động ngắn hạn và dài hạn của tỷ giá hối đoái thực lên cán cân thương
mại tại Việt Nam bằng cách sử dụng phương pháp tự hồi quy phân phối trễ
(ARDL), sử dụng dữ liệu theo quý trong giai đoạn từ 2000Q1–2015Q4. Trong ngắn
hạn, mô hình sai số hiệu chỉnh (ECM) dựa trên phương pháp ARDL chỉ ra rằng phá
giá thực nội tệ có tác động tiêu cực đến cán cân thương mại; trong dài hạn, phá giá
thực nội tệ có tác động tích cực đến cán cân thương mại, hàm ý sự hiện diện của
mẫu hình đường cong J tại Việt Nam, vốn cũng được xác nhận trong hàm phản ứng
đẩy (IRF). Thi Xuan Thom (2017) phân tích các bước đi của tỷ giá hối đoái và cán
cân thương mại trong giai đoạn 2001–2015 và điều tra xem liệu sự mất giá sẽ ảnh
hưởng cán cân thương mại theo mẫu hình hiệu ứng đường cong J hay không. Phát
hiện của nghiên cứu là sau khi mất giá, cán cân thương mại xấu đi trong hai quý đầu
tiên và sau đó bắt đầu cải thiện cho đến quý thứ sáu. Sau sáu quý, cán cân thương
mại lại rơi vào tình trạng thâm hụt và tiếp tục tăng giảm đột ngột. Với các câu trả lời
được minh họa từ phân tích, phản ứng cán cân thương mại mang dáng dấp của mẫu
hình đường cong J trong các quý đầu nhưng dấu hiệu này mờ dần trong các quý sau.
Nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng có khả năng sau cú sốc tỷ giá hối đoái, cán cân
thương mại sẽ phản ứng theo đường cong S, thay vì đường cong J.

32. 22
Bảng 2.2
Tóm tắt các nghiên cứu về tác động của tỷ giá lên cán cân thương mại.
Tác giả Quốc gia Phương
pháp
Giai đoạn Kết quả
Anning và cộng
sự (2015)
Ghana Mô hình
VECM
1980–
2013
Tỷ giá hiệu dụng thực có liên kết ngược chiều với cán cân thương
mại cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn.
Christensen
(2011)
Mỹ và
Mexico
Mô hình
VECM
1994–
2010
Đồng đô la Mỹ có tác động tích cực đến cán cân thương mại song
phương giữa Mexico và Mỹ trong giai đoạn mất giá, ủng hộ sự
hiện diện của điều kiện Marshall-Lerner.
Petrović và
Gligorić (2010)
Serbia Mô hình
ARDL
2002–
2007
Sự định giá thấp của nội tệ giúp cải thiện cán cân thương mại trong
dài hạn. Tuy nhiên, trong ngắn hạn, sau khi đồng nội tệ mất giá,
cán cân thương mại dường như xấu đi trước khi cải thiện trong giai
đoạn sau đó. Các kết quả ủng hộ giả thuyết đường cong J cho mẫu
hình thương mại của Serbia.
Hsing (2005) Nhật Bản,
Hàn Quốc và
Đài Loan
Mô hình
VECM
1980–
2001
Hiện tượng đường cong J thông thường chỉ có thể được quan sát
trong trường hợp thương mại tổng hợp của Nhật Bản, trong khi
Hàn Quốc và Đài Loan không cho thấy sự hiện diện của hiện
tượng này.
Stucka (2004) Croatia Mô hình
ARDL
1994–
2002
Kết quả thực nghiệm tìm thấy rằng phá giá 1% làm cải thiện
CCTM trong khoảng 0,94% đến 1,3% và phải mất 2,5 năm để cân
bằng được thiết lập, đồng nghĩa điều kiện Marshall-Lerner được
xác nhận.
Bahmani- Thụy Điển Mô hình 1980– Bằng chứng của đường cong J chỉ được tìm thấy trong mối quan

33. 23
Oskooee và
Ratha (2007)
ARDL 2005 hệ song phương giữa Thụy Điển với 5 đối tác là Áo, Đan Mạch, Ý,
Hà Lan và Anh. Nhìn chung, sự mất giá của đồng tiền Thụy Điển
đã dẫn đến sự cải thiện dài hạn trong cán cân thương mại.
Waliullah và
cộng sự (2010)
Pakistan Mô hình
ARDL
1970–
2005
Tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa BOT và các yếu tố xác định của
nó. Phá giá tiền tệ cải thiện BOT cả trong ngắn hạn và dài hạn.
Tuy vậy, hiệu quả của chính sách tỷ giá ít hơn so với chính sách
tiền tệ.
Le Hoang
Phong và cộng
sự (2017)
Việt Nam Mô hình
ARDL
2000Q1–
2015Q4
Phá giá thực nội tệ có tác động ngược chiều đến cán cân thương
mại; trong dài hạn, phá giá thực nội tệ có tác động cùng chiều đến
cán cân thương mại, hàm ý sự hiện diện của mẫu hình đường cong
J tại Việt Nam.
Thi Xuan Thom
(2017)
Việt Nam Mô hình
ARDL
2001–
2015
Phát hiện của nghiên cứu là sau khi mất giá, cán cân thương mại
xấu đi trong hai quý đầu tiên và sau đó bắt đầu cải thiện cho đến
quý thứ sáu. Sau sáu quý, cán cân thương mại lại rơi vào tình trạng
thâm hụt và tiếp tục tăng giảm đột ngột. Như vậy, phản ứng cán
cân thương mại mang dáng dấp của mẫu hình đường cong J trong
các quý đầu nhưng dấu hiệu này mờ dần trong các quý sau.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả.

34. 24
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Thiết lập mô hình thực nghiệm
3.1.1. Lựa chọn biến nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm phân tích hiệu ứng cấu trúc của giá dầu lên
cán cân thương mại tại Việt Nam. Để phác họa mối quan hệ, nghiên cứu lựa chọn
và kết hợp các biến số khác nhau, bởi vì cán cân thương mại không chỉ chịu ảnh
hưởng bởi giá dầu mà còn cả tỷ giá hối đoái và lỗ hổng sản lượng, vốn đóng vai trò
quan trọng trong các nền kinh tế đang phát triển. Để xây dựng mối quan hệ cấu trúc
giữa giá dầu và cán cân thương mại, cần kiểm soát các yếu tố quyết định khác ảnh
hưởng đến cán cân thương mại như độ mở, tăng trưởng kinh tế, cơ chế tỷ giá và
tổng cầu thặng dư (lỗ hổng sản lượng) (Ozlale và Pekkurnaz, 2010).
3.1.1.1. Cán cân thương mại
Thay vì sử dụng chênh lệch xuất khẩu và nhập khẩu để đo lường cán cân
thương mại, tỷ số xuất khẩu trên nhập khẩu được sử dụng làm biến phụ thuộc trong
nghiên cứu này. Lợi thế của việc sử dụng tỷ số thương mại là có thể lấy logarite mà
không phải lo lắng về các giá trị âm có thể có. Thứ hai, tỷ số thương mại phù hợp
hơn vì nó không nhạy cảm với đơn vị đo lường và có thể được hiểu là cán cân
thương mại danh nghĩa hoặc cán cân thương mại thực (Waliullah và cộng sự, 2010).
3.1.1.2. Lỗ hổng sản lượng
Biến độc lập xét tới đầu tiên là lỗ hổng sản lượng, là sự khác biệt giữa sản
lượng thực tế và tiềm năng của một nền kinh tế, được đo bằng tỷ lệ phần trăm so
với sản lượng tiềm năng. Sản lượng tiềm năng về cơ bản là mức sản lượng tối ưu
mà nền kinh tế có thể đạt được khi sử dụng hết một cách hợp lý các nguồn lực. Lỗ
hổng sản lượng âm hoặc dương biểu hiện việc sử dụng nguồn lực không hiệu quả,
do kết quả tối ưu phải tạo ra lỗ hổng có giá trị bằng 0 hoặc gần bằng 0 (Sherbaz và
cộng sự, 2006). Lý do đưa tăng trưởng kinh tế hoặc tổng cầu thặng dư làm biến
kiểm soát là vì tăng trưởng cao (lỗ hổng sản lượng dương) dẫn đến tăng nhập khẩu

35. 25
cho một quốc gia, nơi xu hướng cận biên của nhập khẩu (marginal propensity to
import–MPM) tương đối cao (ADO, 2010). Trong thời kỳ bùng nổ tăng trưởng kinh
tế, cầu đối với hàng tiêu dùng nhập khẩu (hàng xa xỉ) tăng lên. Trong bối cảnh
ngành công nghiệp của Việt Nam, vốn phụ thuộc vào hàng hóa nhập khẩu và
nguyên liệu thô trong dây chuyền sản xuất của mình, thước đo tổng cầu thặng dư
cần được tính đến trong phân tích cấu trúc của mối quan hệ giữa cú sốc giá dầu và
cán cân thương mại (Ozlale và Pekkurnaz, 2010).
3.1.1.3. Giá dầu
Biến độc lập tiếp theo ảnh hưởng đến cán cân thương mại là giá dầu. Trong
nền kinh tế nhập khẩu dầu, cú sốc giá dầu ảnh hưởng lớn đến sản lượng, đầu tư và
mẫu hình tiêu dùng, do đó, đến lượt cán cân thương mại và tài khoản vãng lai. Giá
nguyên liệu thô nhập khẩu tăng lên, hàng hóa nhập khẩu đắt đỏ hơn, và do đó xuất
khẩu ròng (cán cân thương mại) giảm, làm giảm GDP (Schubert, 2009). Mặt khác,
cũng cần nhắc đến tác động gián tiếp của cú sốc giá dầu, truyền dẫn qua nền kinh tế
quốc tế. Đầu tiên, giá dầu thế giới tăng mang lại áp lực lạm phát và tăng giá tại các
quốc gia đối tác thương mại. Điều này lần lượt làm tăng giá nhập khẩu trong nước
cho cả nền kinh tế nhập khẩu và xuất khẩu dầu. Hơn nữa, các cơ quan tiền tệ nước
ngoài có thể tăng lãi suất trong nỗ lực kiểm soát lạm phát, dẫn đến giảm tiêu dùng,
đầu tư, và do đó làm giảm tăng trưởng kinh tế ở các nền kinh tế nước ngoài. Hệ quả
làm giảm nhu cầu đối với nhiều mặt hàng xuất khẩu từ nền kinh tế trong nước và
làm suy thoái cán cân thương mại (Le, 2011).
3.1.1.4. Tỷ giá hối đoái
Biến độc lập cuối cùng là tỷ giá hối đoái, yếu tố quyết định quan trọng can
thiệp vào sự suy giảm của tài khoản cán cân thương mại (mất cân bằng thương
mại). Tác động của phá giá tiền tệ lên cán cân thương mại có thể được giải thích tốt
nhất thông qua điều kiện Marshall-Lerner (mối quan hệ dài hạn) và hiệu ứng đường
cong J (giải thích mẫu hình phản ứng ngắn hạn). Theo đó, trong dài hạn, nếu điều
kiện Marshall-Lerner thỏa mãn, sự phá giá nội tệ sẽ giúp cải thiện cán cân thương
mại nếu tổng độ co giãn cầu xuất khẩu và nhập khẩu lớn hơn 1 đơn vị. Tuy nhiên, vì

36. 26
Cán cân
thương mại
Tỷ giá
hối đoái
độ co giãn có sự khác nhau trong ngắn hạn và dài hạn, do đó, khi phá giá tiền tệ,
trong ngắn hạn, cán cân thương mại sẽ xấu đi trước khi cải thiện trong dài hạn.
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tỷ giá hối đoái chính thức, được niêm yết
theo cách trực tiếp, nghĩa là số lượng nội tệ (VND) trên mỗi đơn vị ngoại tệ (USD).
Do đó, sự gia tăng của tỷ giá phản ánh sự mất giá của đồng nội tệ, trong khi sự suy
giảm của tỷ giá cho thấy sự tăng giá của đồng nội tệ.
Nguồn: Hassan và Zaman (2012).
Hình 3.1. Khung phân tích trong nghiên cứu.
3.1.2. Mô hình nghiên cứu
Nhằm đánh giá tác động của cú sốc giá dầu, tỷ giá hối đoái và lỗ hổng sản
lượng lên cán cân thương mại của Việt Nam, tác giả xây dựng mô hình logarite2
tuyến tính dài hạn có dạng sau (các biến ký hiệu bằng chữ thường nghĩa là đang ở
dạng logarite tự nhiên):
tbt = β0 + β1. opt + β2. ert + β3. ogt + εt, (3.1)
trong đó:
tbt: cán cân thương mại giữa Việt Nam và thế giới;
opt: giá dầu thô Brent;
ert: tỷ giá hối đoái (VND/USD);
2 Tất cả các biến trong nghiên cứu được chuyển về dạng logarite nhằm tận dụng các đặc tính độ co giãn.
Giá dầu
Lỗ hổng
sản lượng

37. 27
ogt: lỗ hổng sản lượng;
βi (i = 1, 2, 3): các tham số dài hạn
β0: hệ số chặn;
εt: số hạng sai số, nắm bắt tất cả các yếu tố khác chưa được đưa vào mô hình
nhưng có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc (cán cân thương mại).
Trong phương trình (3.1), tác giả kỳ vọng hệ số β1 âm. Như đã trình bày, sự
gia tăng giá dầu có thể làm giá nguyên liệu đầu vào, hàng hóa nhập khẩu tăng, dẫn
đến xuất khẩu ròng giảm. Mặt khác, nhằm đối phó áp lực lạm phát từ cú sốc giá
dầu, cơ quan tiền tệ của đối tác thương mại với Việt Nam có thể nâng lãi suất, làm
giảm đầu tư, tiêu dùng, giảm cầu hàng hóa nhập khẩu từ Việt Nam, dẫn đến suy
thoái cán cân thương mại. Nghiên cứu của Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2013) cũng xác
nhận điều này. Đối với hệ số β2, về mặt lý thuyết, việc phá giá VND sẽ cải thiện
khả năng cạnh tranh quốc tế của hàng hóa xuất khẩu trên thị trường quốc tế, không
khuyến khích nhập khẩu và do đó, cải thiện cán cân thương mại. Tác giả kỳ vọng hệ
số β2 dương, hàm ý điều kiện Marshall-Lerner tồn tại. Để hiệu ứng đường cong J
xảy ra, hệ số dự kiến sẽ âm trong ngắn hạn vì lý thuyết phát biểu rằng sự mất giá
của đồng nội tệ có thể không dẫn đến tăng số lượng xuất khẩu trong ngắn hạn và do
đó, cán cân thương mại có thể xấu đi. Cuối cùng, hệ số β3 được kỳ vọng mang dấu
âm, là do khi lỗ hổng sản lượng dương (nền kinh tế đang tăng trưởng cao), nhu cầu
nhập khẩu hàng hóa xa xỉ cùng với đầu vào sản xuất phục vụ cho xuất khẩu tăng
lên; do không phân bổ nguồn lực hợp lý, sản lượng gia tăng cao dẫn đến chi phí
nhập khẩu cao hơn, khiến cán cân thương mại xấu đi.
3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu theo năm trong giai đoạn 1987–2018 nhằm phân
tích mối quan hệ cấu trúc giữa cán cân thương mại, giá dầu, tỷ giá và lỗ hổng sản
lượng tại Việt Nam. Như đã trình bày, để tính biến cán cân thương mại, dữ liệu xuất
khẩu và nhập khẩu (cố định 2010 USD), thu thập từ dữ liệu Ngân hàng Thế giới
(WB), được sử dụng. Biến giá dầu được tính toán từ giá dầu thô Brent thu thập từ

38. 28
Cơ sở dữ liệu cục dự trữ liên bang (FRED). Tỷ giá hối đoái chính thức (VND/USD,
trung bình trong năm) được thu thập từ dữ liệu Ngân hàng Thế giới (WB) để xây
dựng biến tỷ giá trong nghiên cứu này. Cuối cùng, biến lỗ hổng sản lượng được tính
từ phần trăm chênh lệch GDP thực tế và GDP tiềm năng. GDP thực (cố định 2010
USD) được thu thập từ dữ liệu Ngân hàng Thế giới (WB); trong khi đó, GDP tiềm
năng được ước tính từ bộ lọc Hodrick–Prescott (2004), bằng cách loại bỏ các cấu
thành chu kỳ (cyclical component) và phân tách các cấu thành xu hướng (trend
component); GDP tiềm năng chính là chuỗi xu hướng (trend level) của GDP thực tế.
Bảng 3.2 và Hình 3.2 trình bày thống kê mô tả và xu hướng của các biến nghiên
cứu. Bảng 3.1 tổng hợp khái niệm, cách xây dựng, kỳ vọng dấu của các biến nghiên
cứu. Kết quả thống kê mô tả từ Bảng 3.2 và Hình 3.2 cho thấy cán cân thương mại
của Việt Nam xuyên suốt trong giai đoạn 1987–2018 đa phần trong tình trạng thâm
hụt. Giá trị trung bình của biến cán cân thương mại là –0,2032, cho thấy Việt Nam
là quốc gia phụ thuộc khá nhiều vào đầu vào, hàng hóa nhập khẩu. Do đó, các cú
sốc giá dầu rất dễ ảnh hưởng xấu đến tình hình thương mại nói riêng và sự phát
triển kinh tế ổn định của Việt Nam nói chung.
Bảng 3.1
Các biến nghiên cứu và kỳ vọng dấu (giai đoạn 1987–2018).
Biến Cách xác định Kỳ
vọng
Nguồn dữ liệu
Cán cân thương
mại (tb)
Logarite tự nhiên tỷ số xuất
khẩu trên nhập khẩu
Ngân hàng Thế giới
(WB)
Giá dầu (op) Logarite tự nhiên giá dầu thô
Brent
– Cơ sở dữ liệu Cục Dự trữ
Liên bang (FRED)
Tỷ giá hối đoái
(er)
Logarite tự nhiên tỷ giá hối
đoái chính thức
+ Ngân hàng Thế giới
(WB)
Lỗ hổng sản
lượng (og)
Chênh lệch GDP thực tế và
GDP tiềm năng (%)
– Ngân hàng Thế giới
(WB)

39. 29
Bảng 3.2
Thống kê mô tả các biến nghiên cứu.
Biến Trung
bình
Trung vị Lớn
nhất
Nhỏ
nhất
Độ lệch
chuẩn
Cán cân thương mại (tb) –0,2032 –0,1464 0,0321 –1,0557 0,2423
Giá dầu (op) 3,5782 3,3588 4,7151 2,5463 0,7085
Tỷ giá hối đoái (er) 9,3232 9,6417 10,0258 4,3688 1,1220
Lỗ hổng sản lượng (og) 0,1653 –0,3995 9,0769 –3,3236 2,3754
Nguồn: Tính toán của tác giả.
0.4
TB (Trade Balance) OP (Oil Price)
5
0.0
4
-0.4
3
-0.8
-1.2 2
ER (Exchange Rate)
12
OG (Output Gap)
10
10
5
8
0
6
4 -5
Nguồn: Tính toán của tác giả.
Hình 3.2. Xu hướng của các biến nghiên cứu.
88
90
92
94
96
98
00
02
04
06
08
10
12
14
16
18
88
90
92
94
96
98
00
02
04
06
08
10
12
14
16
18
88
90
92
94
96
98
00
02
04
06
08
10
12
14
16
18
88
90
92
94
96
98
00
02
04
06
08
10
12
14
16
18

40. 30
3.3. Phương pháp nghiên cứu
3.3.1. Phương pháp ARDL
Các biến số trong phân tích chuỗi thời gian được phân loại là đồng liên kết nếu
chúng thể hiện mối quan hệ cân bằng dài hạn và chia sẻ các xu hướng chung. Đối
với mục đích của nghiên cứu này (kiểm chứng mối quan hệ đồng liên kết dài hạn
giữa cán cân thương mại và các yếu tố xác định), kiểm định đường bao (bound test)
trong khuôn khổ tự hồi quy phân phối trễ (ARDL) theo đề xuất của Pesaran và cộng
sự (2001) được sử dụng. Việc sử dụng phương pháp này thay vì các phương pháp
thông thường như Johansen (1998) và Johansen và Juselius (1990) dựa trên một số
lý do. Mô hình ARDL cung cấp kết quả nhất quán bất kể bậc tích hợp của các biến
nghiên cứu, cho dù I(1) hoặc I(0) hoặc hỗn hợp của cả hai, nhưng không biến nào
có bậc tích hợp lớn hơn một. Mô hình cung cấp ước tính không thiên lệch của mô
hình dài hạn và cung cấp thống kê t xác thực mặc dù một số biến hồi quy có thể là
nội sinh. Kỹ thuật ước tính ARDL cũng rất hiệu quả trong trường hợp mẫu nhỏ như
trong trường hợp của nghiên cứu này (giai đoạn 1987–2018 tương ứng 32 quan sát).
Kỹ thuật cũng cho phép trình bày độ trễ tối ưu của cả hai biến phụ thuộc và biến
độc lập, hàm ý rằng, các biến khác nhau được phép tốc độ điều chỉnh tối ưu về trạng
thái cân bằng. Áp dụng phương pháp ARDL vào phương trình dài hạn (3.1):
m n k l
∆tbit = α + ∑ θj∆tbt−j + ∑ λj∆opt−j + ∑ βj∆ert−j + ∑ γj∆ogt−j
j=1 j=0 j=0 j=0
+δ1tbt−1 + δ2opt−1 + δ3ert−1 + δ4ogt−1 + εt (3.2)
trong đó, θj, λj, βj và γj trình bày các hệ số ngắn hạn; δ2 đến δ4 chuẩn hóa trên δ1
thể hiện các hiệu ứng dài hạn; εt là số hạng sai số; ∆ ký hiệu sai phân hạng tử; m, n,
k và l là độ trễ. Kiểm định thống kê F được sử dụng để kiểm chứng sự tồn tại của
mối quan hệ cân bằng dài hạn của các biến cơ sở. Giả thuyết không của không có
đồng liên kết giữa các biến như sau: H0: δ1 = δ2 = δ3 = δ4 = 0, trong khi giả thiết
đối lập H1: δ1 ≠ δ2 ≠ δ3 ≠ δ4 ≠ 0. Kiểm định thống kê F là không tiêu chuẩn, phụ
thuộc vào các biến trong mô hình được tích hợp bậc không, I(0) hay tích hợp bậc

41. 31
một, I(1), số lượng biến độc lập và liệu mô hình có chứa xu hướng và (hoặc) hệ số
chặn hay không. Kiểm định liên quan đến việc sử dụng các giá trị đường bao tới hạn
phụ thuộc vào bậc tích hợp của các biến. Về cơ bản, hai bộ giá trị tới hạn, gồm
chuỗi I(0) và chuỗi I(1), được tạo ra. Giá trị đường bao tới hạn dưới là thuật ngữ
được sử dụng để phân loại các giá trị tới hạn được tạo cho chuỗi I(0), trong khi các
giá trị tới hạn cho chuỗi I(1) được gọi là giá trị đường bao tới hạn trên. Sau khi thu
được ước tính thống kê F, nếu thống kê F vượt quá giá trị tới hạn trên, thì giả thuyết
không sẽ bị bác bỏ và kết luận tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến.
Mặt khác, nếu thống kê F nằm dưới giá trị tới hạn dưới thì giả thuyết không được
chấp nhận, hàm ý rằng không có đồng liên kết giữa các biến. Tuy nhiên, nếu thống
kê F nằm ở giữa giá trị tới hạn trên và giá trị tới hạn dưới thì chúng ta không thể
đưa ra kết luận. Trong tình huống này, chúng ta dựa vào số hạng sai số hiệu chỉnh
(ECMt−1) do Kremers và cộng sự (1992) đề xuất, được trình bày trong phương trình
sau:
m n k l
∆tbit = α + ∑ θj∆tbt−j + ∑ λj∆opt−j + ∑ βj∆ert−j + ∑ γj∆ogt−j
j=1 j=0 j=0 j=0
+ϑECMt−1 + εt (3.3)
trong đó, ECMt−1 là số hạng sai số hiệu chỉnh và ϑ là tốc độ điều chỉnh của tham số
về trạng thái cân bằng dài hạn. Nếu hệ số ϑ mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê,
chúng ta có thể khẳng định về sự hiện diện của quan hệ đồng liên kết.
3.3.2. Kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto
Với mục đích kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa cán cân thương mại, giá
dầu, tỷ giá và lỗ hổng sản lượng, nghiên cứu sử dụng kiểm định Wald hiệu chỉnh
(MWALD), được đề xuất bởi Toda và Yamamoto (1995) nhằm khắc phục các
nhược điểm trước đây của phương pháp nhân quả Granger truyền thống. Đầu tiên,
phương pháp kiểm định song biến truyền thống không xem xét ảnh hưởng của các
biến số tiềm năng khác, dẫn đến đặc tả sai mô hình. Gujarati (1995) chứng minh

42. 32
kiểm định quan hệ nhân quả rất nhạy cảm với thiết lập mô hình và số lượng độ trễ.
Do đó, các bằng chứng thực nghiệm thu được từ kiểm định Granger truyền thống có
thể thay đổi, không nhất quán bởi vấn đề này. Thứ hai, dữ liệu chuỗi thời gian
thường không dừng (Maddala, 2001). Tình huống này có thể dẫn đến vấn đề hồi
quy giả mạo. Gujarati (2006) chứng minh khi các biến được tích hợp, quy trình
kiểm định F không có hiệu lực, vì các thống kê kiểm định không có phân phối
chuẩn. Mặc dù, chúng ta vẫn có thể kiểm tra ý nghĩa của từng hệ số với thống kê t,
nhưng không thể sử dụng thống kê F để cùng kiểm tra nhân quả Granger. Enders
(2004) chứng minh rằng trong một số trường hợp cụ thể có thể sử dụng thống kê F
để cùng kiểm tra khuôn khổ VAR sai phân bậc nhất, khi VAR song biến có độ trễ
hai chu kỳ và chỉ có một biến là không dừng. Những thiếu sót khác của các kiểm
định này đã được thảo luận trong nghiên cứu của Toda và Phillips (1994). Toda và
Yamamoto (1995) đề xuất quy trình đòi hỏi phải ước tính VAR tăng cường, đảm
bảo phân phối tiệm cận của thống kê Wald (phân phối chi bình phương tiệm cận), vì
thủ tục kiểm định rất vững đối với các đặc tính tích hợp và đồng liên kết của chuỗi
dữ liệu. Tiếp theo, tác giả xét mô hình VAR (m + dmax) tổng quát sau:
m m dmax dmax
Xt = ω + ∑ θ1iXt−i + ∑ δ1iYt−i + ∑ θ2iXt−j + ∑ δ2iYt−j + v1
i=1 i=1 j=m+1 j=m+1
(3.4)
m m dmax dmax
Yt = ϑ + ∑ β1iXt−i + ∑ γ1iYt−i + ∑ β2iXt−j + ∑ γ2iYt−j + v2
i=1 i=1 j=m+1 j=m+1
(3.5)
trong đó, m là độ trễ của mô hình VAR, được lựa chọn dựa theo tiêu chuẩn thông
tin Akaike (AIC); dmax là bậc liên kết cao nhất của chuỗi dữ liệu, thu được từ kết
quả kiểm định tính dừng. Xét phương trình (3.4), Yt tác động nhân quả Granger lên
Xt (Yt → Xt) nếu δ1i ≠ 0 ∀i; tương tự, xét phương trình (3.5), Xt tác động nhân quả
Granger lên Yt (Xt → Yt) nếu β1i ≠ 0 ∀i. Phương pháp kiểm định Toda-Yamamoto
có thể được thực hiện bất kể các biến số có dừng tại bậc gốc, sai phân bậc một hay
bậc hai, đồng liên kết hay không đồng liên kết.

43. 33
3.3.3. Các bước thực hiện
Nghiên cứu được tiến hành theo các bước sau:
1. Kiểm định đặc tính dừng của các biến nhằm đảm bảo không có biến nào I(2)
và xác minh bậc liên kết lớn nhất của 4 biến nghiên cứu (nhằm mục đích kiểm
định nhân quả).
2. Hồi quy mô hình ARDL và thực hiện kiểm định đường bao, xác minh quan hệ
đồng liên kết dài hạn giữa các biến số.
3. Sau khi quan hệ dài hạn được thiết lập, tác giả phân tích ý nghĩa kinh tế của
các hệ số ngắn hạn và dài hạn
4. Kiểm định quan hệ nhân quả giữa các biến thông qua phương pháp Toda và
Yamamoto.

44. 34
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ
4.1. Kiểm định tính dừng
Bước đầu tiên trong phân tích thực nghiệm, đó là xác minh đặc tính dừng của
chuỗi dữ liệu thời gian. Việc kiểm định nghiệm đơn vị nhằm đạt được 2 mục tiêu:
1) Đảm bảo không có biến số nào dừng tại sai phân bậc 2, tức I(2). Mặc dù,
phương pháp kiểm định đường bao trong khuôn khổ ARDL có thể thực hiện bất kể
các biến I(0), I(1) hoặc kết hợp cả hai, nhưng nếu có bất kỳ biến nào I(2), thống kê
F sẽ trở nên vô nghĩa.
2) Xác minh bậc tích hợp lớn nhất (dmax) giữa các biến nghiên cứu, phục vụ
cho mục đích kiểm định nhân quả trong phần sau.
Bảng 4.1
Kết quả kiểm định tính dừng PP.
Biến số
Bậc gốc Sai phân bậc nhất Kết
Ghi chú: tb, op, er và og lần lượt là các biến cán cân thương mại, giá dầu, tỷ giá và lỗ
hổng sản lượng. Giả thuyết không là chuỗi dữ liệu không dừng hoặc chứa nghiệm đơn vị.
C và T lần lượt là hằng số và xu hướng. *** và ** tương ứng mức ý nghĩa thống kê 1% và
5%.
Nguồn: Tính toán của tác giả.
Để đạt được 2 mục tiêu trên, phương pháp Phillips–Perron (PP) được sử dụng.
Kết quả kiểm định, trình bày tại Bảng 4.1, cho thấy biến cán cân thương mại, tỷ giá
C C & T C C & T luận
tb
–4,3503***
(0,0017)
–4,3028***
(0,0096)
–4,6656***
(0,0008)
–4,7779***
(0,0032)
I(0)
op
–0,9380
(0,7622)
–1,9589
(0,6000)
–4,7937***
(0,0006)
–4,7047***
(0,0038)
I(1)
er
–12,517***
(0,0000)
–8,6595***
(0,0000)
–12,804***
(0,0000)
–21,876***
(0,0000)
I(0)
og
–4,3410***
(0,0018)
–3,9125**
(0,0235)
–3,7408***
(0,0084)
–3,6635**
(0,0410)
I(0)

45. 35
và lỗ hổng sản lượng dừng tại bậc gốc, tức I(0). Minh chứng là giả thuyết không của
nghiệm đơn vị bị bác bỏ hầu hết tại mức ý nghĩa 1%. Riêng với biến giá dầu, mặc
dù kiểm định PP không thể bác bỏ giả thuyết không tại bậc gốc, nhưng sau khi lấy
sai phân, biến giá dầu dừng. Do đó, chỉ mỗi biến giá dầu là I(1). Tóm lại, chúng ta
có hỗn hợp các biến I(0) và I(1), do đó, bậc tích hợp lớn nhất là 1. Việc sử dụng
phương pháp đường bao trong khuôn khổ ARDL là hướng đi phù hợp nhất nhằm
kiểm chứng đồng liên kết giữa các biến số.
4.2. Kết quả hồi quy mô hình ARDL
Sau khi điều kiện không biến số nào I(2), tác giả tiến hành hồi quy phương
trình ARDL, tức phương trình (3.2), bằng phương pháp OLS thông thường. Do dữ
liệu tần suất theo năm, số quan sát tương đối ít, nên tác giả áp đặt độ trễ tối đa là 4.
Độ trễ tối ưu của từng biến được lựa chọn dựa theo tiêu chuẩn thông tin AIC. Mô
hình tối ưu được xác định là ARDL (4,3,4,0). Kết quả hồi quy mô hình được trình
bày toàn bộ tại Bảng 4.2. Bước đầu tiên, tác giả tiến hành kiểm định quan hệ đồng
liên kết. Kết quả kiểm định đồng liên kết được trình bày tại Bảng C. Giá trị thống kê
F thu được là 9,541 lớn hơn giá trị tới hạn trên tại mức ý nghĩa 1% là 4,66. Do đó,
giả thuyết không của quan hệ đồng liên kết bị bác bỏ tại mức 1%, hay nói cách
khác, mối quan hệ giữa các biến số được thiết lập. Bên cạnh đó, hệ số của số hạng
sai số hiệu chỉnh ECMt−1 mang dấu âm và có ý nghĩa tại mức 1%. Tóm lại, cán cân
thương mại, giá dầu, tỷ giá và lỗ hổng sản lượng có mối quan hệ đồng liên kết trong
dài hạn.
Kết quả từ Bảng B, trình bày hệ số dài hạn, cho thấy hệ số dài hạn của biến giá
dầu (op) xấp xỉ –0,097 và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, hàm ý khi giá dầu thế
giới tăng 1%, cán cân thương mại của Việt Nam giảm xấp xỉ 0,097%. Điều này cho
thấy giá dầu sẽ gây ra sự gia tăng mất cân bằng thương mại của Việt Nam. Kết quả
thực nghiệm phù hợp với nghiên cứu trước đây của Nguyễn Khắc Quốc Bảo (2013)
cho bối cảnh Việt Nam, hay của Kiani (2009) và Jamali và cộng sự (2011) cho bối
cảnh Pakistan. Việc tăng giá dầu làm tăng chi phí nhập khẩu của Việt Nam, vốn chủ
yếu là nguyên liệu thô cho quy trình sản xuất hàng hóa xuất khẩu; do đó, chi phí

46. 36
nhập khẩu cao làm suy giảm cán cân thương mại. Ngược lại, tác giả phát hiện mối
quan hệ cùng chiều đáng kể giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại. Cụ thể, khi
tỷ giá tăng 1% (VND mất giá 1%) kéo theo sự cải thiện cán cân thương mại 0,557%
trong dài hạn. Điều đó cho thấy: 1) phá giá nội tệ giúp cải thiện khả năng cạnh tranh
của hàng hóa trên thị trường quốc tế, tăng khối lượng hàng hóa xuất khẩu; trong
trường hợp này, hiệu ứng khối lượng lớn hơn hiệu ứng giá cả, làm xuất khẩu ròng
mở rộng; 2) từ đây suy ra điều kiện Marshall-Lerner được xác nhận. Các phát hiện
này tương tự với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam như Le Hoang Phong và
cộng sự (2017); Thi Xuan Thom (2017). Ngoài ra, nghiên cứu khám phá quan hệ
ngược chiều đáng kể giữa lỗ hổng sản lượng và cán cân thương mại Việt Nam trong
dài hạn. Khi chênh lệch sản lượng thực tế và tiềm năng tăng 1% thì cán cân thương
mại giảm 0,008%. Điều đó cho thấy, khi nền kinh tế tăng trưởng, nhu cầu nhập
khẩu hàng hóa tiêu dùng và đầu vào sản xuất cho mục đích xuất khẩu tăng lên; do
nguồn lực phân bổ không hợp lý, sản lượng gia tăng cao dẫn đến chi phí nhập khẩu
cao vượt quá lợi ích thu được từ xuất khẩu, khiến cán cân thương mại xấu đi.
Chuyển sang các hiệu ứng ngắn hạn trình bày tại Bảng A. Đầu tiên, tác giả
quan sát được mối quan hệ ngược chiều đáng kể giữa lỗ hổng sản lượng và cán cân
thương mại, tương tự phát hiện trong dài hạn. Đây là một hàm ý quan trọng cho các
nhà hoạch định chính sách tại Việt Nam. Việc phân bổ, sử dụng các nguồn lực thiếu
hợp lý có thể làm suy thoái cán cân thương mại trầm trọng, đặc biệt trong trường
hợp giá dầu thế giới tăng cao. Ngoài ra, tác giả phát hiện hệ số mang dấu âm của
biến tỷ giá trong ngắn hạn. Điều đó cho thấy, trong ngắn hạn, việc phá giá VND có
thể dẫn đến sự thâm hụt cán cân thương mại của Việt Nam, trong trường hợp này,
hiệu ứng giá lấn áp hiệu ứng khối lượng. Do đó, kết hợp với phát hiện trong dài hạn,
tác giả có thể kết luận được răng, mẫu hình đường cong J có tồn tại trong trường
hợp của Việt Nam, tương tự các phát hiện gần đây của Nguyễn Khắc Quốc Bảo
(2013); Le Hoang Phong và cộng sự (2017); Thi Xuan Thom (2017). Cuối cùng, sự
thay đổi giá dầu thế giới có tác động lên cán cân thương mại Việt Nam trong ngắn
hạn, minh chứng là các hệ số ngắn hạn tại độ trễ 0 và 1 đều có ý nghĩa thống kê.

47. 37
Bảng 4.2
Kết quả kiểm định ARDL(4,3,4,0).
Biến số Hệ số Độ lệch chuẩn Thống kê t Xác suất
A. Kết quả ngắn hạn
∆tbt 0,887585*** 0,155169 5,720099 0,0001
∆tbt−1 0,739703*** 0,126884 5,829766 0,0001
∆tbt−2 0,265910* 0,130189 2,042499 0,0619
∆opt –0,090840** 0,034613 –2,624470 0,0210
∆opt−1 0,093480*** 0,029308 3,189584 0,0071
∆opt−2 0,047164 0,034407 1,370772 0,1936
∆ert –0,376039* 0,203294 –1,849733 0,0872
∆ert−1 –0,371123 0,237779 –1,560791 0,1426
∆ert−2 0,022208 0,083835 0,264908 0,7952
∆ert−3 0,193400** 0,064336 3,006102 0,0101
∆ogt –0,021636* 0,010774 –2,008251 0,0659
ECMt−1 –1,964967*** 0,246579 –7,968901 0,0000
B. Kết quả dài hạn
op –0,097731*** 0,014416 –6,779195 0,0000
er 0,557928*** 0,044404 12,56492 0,0000
og –0,008096* 0,004083 –1,982927 0,0689
Hằng số –5,183371*** 0,384781 –13,47096 0,0000
C. Các kiểm định chẩn đoán
Thống kê F 9,541455*** LM
5,807440**
(0,0190)
RESET
0,014126
(0,9074)
HET
0,543470
(0,8647)
NORM
0,643436
(0,7249)
CS (CS2) S (S)
Ghi chú: F là giá trị thống kê của kiểm định đường bao; 𝐸𝐶𝑀𝑡−1 là số hạng sai số hiệu
chỉnh; LM, RESET, HET và NORM lần lượt là các kiểm định tương quan chuỗi, dạng hàm,
phương sai thay đổi và phân phối chuẩn; CS và CS2 lần lượt là kiểm định CUSUM và
CUSUMSQ; S (Stable) nghĩa là ổn định. Giá trị tới hạn trên của kiểm định đường bao tại
mức ý nghĩa 1% là 4,66. ***, ** và * biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%.
Nguồn: Tính toán của tác giả.

48. 38
Cuối cùng, các kiểm định chẩn đoán như dạng hàm (RESET), phương sai thay
đổi (HET) và phân phối chuẩn (NORM) đều không thể bác bỏ giả thuyết không tại
mức ý nghĩa 5%. Bên cạnh đó, kiểm định CUSUM và CUSUMSQ đều xác nhận
tính ổn định của hệ số hồi quy. Do đó, các kết quả thu được trong Bảng 4.2 là có giá
trị và phù hợp cho mục đích phân tích.
20 1.5
10 1.0
0 0.5
-10 0.0
-20
06 08 10 12 14 16 18
-0.5
06 08 10 12 14 16 18
Nguồn: Tính toán của tác giả.
Hình 4.1. Kết quả kiểm định tính ổn định của các hệ số hồi quy.
4.3. Kiểm định nhân quả
Phần cuối cùng của chương 4, tác giả tiến hành xác minh các mối quan hệ
nhân quả giữa các biến số. Kết quả tại Bảng 4.3 cho thấy tồn tại mối quan hệ hai
chiều đáng kể giữa tỷ giá hối đoái và cán cân thương mại. Bên cạnh đó là mối quan
hệ một chiều xuất phát từ giá dầu lên cán cân thương mại, nhưng mối quan hệ nhân
quả giữa lỗ hổng và cán cân thương mại chỉ là một chiều và xuất phát từ cán cân
thương mại đến lỗ hổng. Cuối cùng, kết quả thực nghiệm xác nhận mối quan hệ hai
chiều giữa tỷ giá và lỗ hổng sản lượng. Các phát hiện chỉ rõ đóng góp trực tiếp của
tỷ giá và giá dầu vào sự mất cân bằng thương mại tại Việt Nam. Mặc dù, tác giả
không quan sát được quan hệ nhân quả trực tiếp từ lỗ hổng sản lượng lên cán cân
thương mại, nhưng lỗ hổng sản lượng có thể ảnh hưởng gián tiếp thông qua sự
truyền dẫn của tỷ giá.
CUSUM of Squares
5% Significance
CUSUM
5% Significance

49. 39
Bảng 4.3
Kết quả kiểm định nhân quả Toda-Yamamoto.
Thống kê chi bình phương Xác suất
Biến phụ thuộc: TB
OP 22,30536*** 0,0005
ER 26,82655*** 0,0001
OG 7,826923 0,1660
Biến phụ thuộc: OP
TB 6,268332 0,2810
ER 6,738173 0,2409
OG 3,784389 0,5809
Biến phụ thuộc: ER
TB 16,91134*** 0,0047
OP 21,48126*** 0,0007
OG 27,85917*** 0,0000
Biến phụ thuộc: OG
TB 19,33087*** 0,0017
OP 7,569115 0,1816
ER 19,91983*** 0,0013
Ghi chú: *** biểu diễn mức ý nghĩa thống kê 1%.
Nguồn: Tính toán của tác giả.

50. 40
5.1. Kết luận chính
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
Sử dụng kiểm định đường bao trong khuôn khổ ARDL cho dữ liệu theo năm
giai đoạn 1987–2018, nghiên cứu tiến hành kiểm chứng sự hiện diện của mối quan
hệ đồng liên kết dài hạn giữa cán cân thương mại, giá dầu, tỷ giá và lỗ hổng sản
lượng; qua đó, trả lời câu hỏi về ảnh hưởng của giá dầu thế giới lên cán cân thương
mại Việt Nam. Các phát hiện có thể tóm tắt như sau:
1. Tác giả phát hiện mối quan hệ dài hạn giữa cán cân thương mại, giá dầu, tỷ giá
và lỗ hổng sản lượng
2. Giá dầu ảnh hưởng cán cân thương mại cả trong ngắn hạn lẫn dài hạn. Trong
dài hạn, giá dầu tác động ngược chiều đáng kể lên cán cân thương mại. Sự leo
thang của giá dầu đẩy chi phí hàng hóa và đầu vào nhập khẩu tăng, làm suy
thoái tài khoản thương mại. 1% gia tăng trong giá dầu dẫn đến sự suy giảm
0,097% trong cán cân thương mại. Ngoài ra, tác giả còn tìm thấy quan hệ nhân
quả một chiều đáng kể chạy từ giá dầu tới cán cân thương mại.
3. Hiệu ứng đường cong J được tìm thấy trong mẫu hình thương mại của Việt
Nam. Theo đó, sự phá giá của VND làm xấu đi cán cân thương mại trong ngắn
hạn, trước khi làm cải thiện trong dài hạn. Theo đó, trong dài hạn, đồng VND
mất giá 1% dẫn đến sự cải thiện 0,557% trong cán cân thương mại. Do đó,
điều kiện Marshall-Lerner đồng thời được tìm thấy. Thông qua kiểm định
nhân quả, tác giả tìm thấy ảnh hưởng trực tiếp của tỷ giá lên cán cân thương
mại.
4. Lỗ hổng sản lượng ảnh hưởng ngược chiều đáng kể lên cán cân thương mại cả
trong ngắn hạn lẫn dài hạn. Trong dài hạn, 1% giãn nở của lỗ hổng sản lượng
dẫn đến sự sụt giảm xấp xỉ 0,008% trong cán cân thương mại. Mặc dù, kiểm
định nhân quả Granger không tìm thấy đóng góp trực tiếp của lỗ hổng sản
lượng trong sự mất cân bằng thương mại; nhưng tác giả tìm thấy ảnh hưởng
gián tiếp của lỗ hổng sản lượng thông qua truyền dẫn của tỷ giá.