Ảnh Hưởng Của Truyền Dẫn Tỷ Giá, Độ Mở Cửa Thương Mại Đến Tỷ Lệ Đánh Đổi Lạm Phát.doc

Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com – Cần Kham Thảo - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Nguyễn Thị Thu Quỳnh
ẢNH HƯỞNG CỦA TRUYỀN DẪN TỶ
GIÁ, ĐỘ MỞ CỬA THƯƠNG MẠI ĐẾN
TỶ LỆ ĐÁNH ĐỔI LẠM PHÁT & SẢN
LƯỢNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

ẢNH HƯỞNG CỦA TRUYỀN DẪN TỶ
GIÁ, ĐỘ MỞ CỬA THƯƠNG MẠI ĐẾN
TỶ LỆ ĐÁNH ĐỔI LẠM PHÁT & SẢN
LƯỢNG
Chuyên ngành: Tài chính- Ngân hàng
Mã ngành: 8340201
LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
Hướng dẫn khoa học: TS. Trần Thị Hải Lý

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
_________________________
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: “Ảnh hưởng của truyền dẫn tỷ
giá, độ mở cửa thương mại đến tỷ lệ đánh đổi lạm phát- sản lượng” này là công
trình nghiên cứu của tôi. Những số liệu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh
giá trong bài nghiên cứu do tác giả thu thập được ghi chú nguồn gốc đáng tin cậy.
Các nội dung nghiên cứu và kết quả trong đề tài này là trung thực, được đúc kết từ
quá trình học tập và nghiên cứu của tác giả.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 13 tháng 04 năm 2018
Tác giả

MỤC LỤC
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN
MỤC LỤC
DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT, KÝ HIỆU
DANH MỤC BẢNG BIỂU
DANH MỤC HÌNH MINH HOẠ
TÓM TẮT
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU.................................................................................... 1
1.1. Lý do chọn đề tài........................................................................................... 1
1.2. Mục tiêu nghiên cứu và đóng góp của đề tài ................................................ 2
1.3. Nội dung nghiên cứu..................................................................................... 3
1.4. Cấu trúc bài nghiên cứu ................................................................................ 4
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY...................... 4
2.1. Độ mở cửa thương mại và lạm phát:............................................................. 4
2.2. Độ mở cửa thương mại và tỷ lệ đánh đổi:..................................................... 5
2.3. Các nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá............................................................. 7
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU................................................. 10
3.1. Nền tảng lý thuyết....................................................................................... 10
3.1.1. Nền tảng vi mô của truyền dẫn tỷ giá ...................................................10
3.1.2. Mô hình lý thuyết..................................................................................12
3.1.3. Truyền dẫn tỷ giá và sản lượng.............................................................13
3.1.4. Truyền dẫn tỷ giá, độ mở cửa thương mại và tỷ lệ đánh đổi ................15
3.2. Dữ liệu và biến............................................................................................ 19
3.2.1. Biến phụ thuộc: Sacrifice ratio (SAC) ..................................................19

3.2.2. Biến độc lập...........................................................................................22
3.3. Phương pháp thực nghiệm .......................................................................... 25
3.3.1. Kiểm định Đa cộng tuyến .....................................................................26
3.3.2. Kiểm định Phương sai thay đổi.............................................................26
3.3.3. Kiểm định Tự tương quan.....................................................................26
3.3.4. Kiểm định Hausman..............................................................................27
3.3.5. Mô hình Random Effects ......................................................................27
3.3.6. Mô hình hồi quy biến công cụ IV .........................................................29
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU............................................................ 30
4.1. Mô hình 1.................................................................................................... 30
4.2. Mô hình 2.................................................................................................... 32
4.3. Mô hình 3.................................................................................................... 33
4.4. Mô hình 4.................................................................................................... 35
4.5. Mô hình 5.................................................................................................... 36
4.5.1. Kiểm định biến nội sinh ........................................................................36
4.5.2. Kiểm định biến công cụ ........................................................................37
4.6. Kết quả khi loại trừ giá trị ngoại lai............................................................ 37
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN ................................................................................... 39
5.1. Tổng kết nghiên cứu ................................................................................... 39
5.2. Hạn chế của bài nghiên cứu và hướng mở rộng ......................................... 39
5.2.1. Đối với mô hình lý thuyết: ....................................................................39
5.2.2. Đối với mô hình thực nghiệm: ..............................................................40
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT, KÝ HIỆU
Chữ viết tắt Tên đầy đủ tiếng Việt
CPI Chỉ số giá tiêu dùng
GDP Tổng sản phẩm quốc nội
IMF Quỹ tiền tệ Quốc tế
GSO Tổng cục thống kê
OLS Phương pháp bình phương nhỏ nhất
GLS Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát
2SLS Hồi quy 2 giai đoạn
MH Mô hình
OECD Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế
VD Ví dụ

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 3.1: Thống kê mô tả các biến cho 20 quốc gia từ 1980-2016a
....................... 21
Bảng 3.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến giải thích.................................. 25
Bảng 3.3: Kiểm định đa cộng tuyến......................................................................... 26
Bảng 4.1: Kết quả hồi quy Random Effect: Kiểm định tỷ lệ đánh đổi cho 20 quốc
gia, 1980-2016 (robust standard errors)................................................................... 31
Bảng 4.2: Kết quả hồi quy mô hình 5 ...................................................................... 36
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy khi loại bỏ giá trị ngoại lai: Kiểm định tỷ lệ đánh đổi cho
20 quốc gia, 1980-2016 (robust standard errors) ..................................................... 38
Danh mục bảng biểu ở phần Phụ lục
Bảng 6.1: Các giai đoạn giảm lạm phát và tỷ lệ đánh đổi tương ứng
Bảng 6.2: Ước tính truyền dẫn tỷ giá
Bảng 6.3: Kiểm định Hausman
Bảng 6.4: Mô hình 1
Bảng 6.9: Kết quả kiểm tra giá trị ngoại lai bằng DFITS
Bảng 6.10: Mô hình 1 sau khi loại trừ giá trị ngoại lai

DANH MỤC HÌNH MINH HOẠ
Hình 3.1: VD cách ước tính tỷ lệ đánh đổi ở Hoa Kỳ giai đoạn giảm phát 2005-2009
20
Hình 4.1. Mối quan hệ giữa SAC và Openness ....................................................... 34
Hình 4.2: Mối quan hệ giữa SAC và Pass Through................................................. 35

TÓM TẮT
Các nghiên cứu gần đây về việc xem xét tác động của mở cửa thương mại đến sự
đánh đổi giữa lạm phát và sản lượng đã đạt được những kết quả khác nhau, trong đó
có việc phát hiện ra rằng không chỉ độ mở cửa thương mại mới ảnh hưởng đến mối
quan hệ đánh đổi lạm phát – sản lượng mà còn nhiều yếu tố khác cũng ảnh hưởng
đến mối quan hệ trên. Trong bài nghiên cứu này xem xét các tác động của yếu tố
truyền dẫn tỷ giá và kiểm định xem truyền dẫn tỷ giá làm độ mở cửa tác động đến tỷ
lệ đánh đổi như thế nào. Đầu tiên, bài viết phát triển một mô hình lý thuyết đơn giản
dựa trên nghiên cứu của Daniels và VanHoose (2013) thể hiện ảnh hưởng tương tác
của mức độ truyền dẫn và độ mở cửa đến mối quan hệ lạm phát – sản lượng. Tiếp
theo bài viết tiến hành kiểm định thực nghiệm bằng một mô hình hiệu ứng ngẫu
nhiên để tìm hiểu bản chất riêng lẻ của từng biến và bản chất tương tác của 2 biến
đến tỷ lệ đánh đổi. Kết quả cho thấy rằng mức độ truyền dẫn càng lớn càng làm tăng
tỷ lệ đánh đổi, và mức độ mở cửa lớn hơn thì làm giảm tỷ lệ đánh đổi và tương tác
tổng hợp của truyền dẫn và độ mở cửa thương mại làm giảm tỷ lệ đánh đổi lạm phát
– sản lượng.
Từ khóa:
Truyền dẫn tỷ giá: Exchange rate pass through
Độ mở cửa thương mại: Openness
Tỷ lệ đánh đổi: Sacrifice ratio
Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên: Random Effect Model
Hồi quy biến công cụ IV: Instrumental Variables Regression

1
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU
1.1. Lý do chọn đề tài
Việc ngân hàng trung ương phải đối mặt với sự đánh đổi giữa lạm phát và sản lượng
là một trong những chủ đề nghiên cứu phổ biến trong nhiều năm qua. Sự đánh đổi
có thể được hiểu là khi một ngân hàng trung ương hoạch định chính sách thiên về
kiềm chế lạm phát thì họ phải chấp nhận một mức tăng trưởng kinh tế thấp hơn
đồng nghĩa với việc sản lượng thấp hơn, và ngược lại. Xuất phát từ vấn đề trên,
nhiều nghiên cứu đã ra đời và không chỉ tập trung vào xem xét liệu rằng có tồn tại
hay không mối quan hệ đánh đổi lạm phát sản lượng nữa mà họ đã mở rộng ra và
xem xét có những yếu tố nào tác động lên mối quan hệ đánh đổi trên? Một số tác giả
đề xuất rằng các đặc điểm của môi trường kinh tế có thể có ảnh hưởng đến đánh đổi
lạm phát – sản lượng, như những dấu hiệu đầu tiên của lạm phát (Ball, Mankiw,
Romer và 1988), sự mở cửa của nền kinh tế (Romer 1991) hay bản chất của hợp
đồng lao động (Gordon 1982) (gồm có điều kiện lao động, tiền lương) vv…Ngày
nay, khi nền kinh tế của các quốc gia trên thế giới ngày càng mở cửa và hội nhập thì
càng có nhiều yếu tố gây ảnh hưởng đến mối quan hệ đánh đổi trên, chẳng hạn như
mức độ mở cửa thương mại hay mức độ truyền dẫn tỷ giá…
Tiếp nối các nghiên cứu trên, nghiên cứu gần đây của Daniels và VanHoose (2013)
đã xem xét về việc liệu rằng có tác động của sự mở cửa thương mại và truyền dẫn tỷ
giá1
đến sự đánh đổi giữa lạm phát và sản lượng hay không? và tác động đó như thế
nào? Bài nghiên cứu của Daniels và VanHoose (2013) đã sử dụng một tỷ số để đại
diện cho mối quan hệ đánh đổi giữa lạm phát và sản lượng đó chính là tỷ lệ đánh
đổi (sacrifice ratio). Theo lý thuyết kinh tế vĩ mô ta có thể hiểu tỷ lệ đánh đổi được
định nghĩa là một cách đo lường chi phí cắt giảm lạm phát, cũng là số GDP một
năm cần thiết để giảm 1 điểm phần trăm lạm phát. Như vậy lấy cơ sở từ bài nghiên
1
Hiệu ứng truyền dẫn của tỷ giá thường được hiểu là mức % thay đổi giá trong nước tính bằng đồng tiền của
nước nhập khẩu khi tỷ giá tiền tệ giữa các đối tác thương mại thay đổi 1%. Nói cách khác, hiệu ứng truyền dẫn
của tỷ giá chính là độ co giãn của giá trong nước so với tỷ giá.

2
cứu trên bài viết này sẽ xem xét và kiểm định xem tác động riêng lẻ cũng như đồng
thời của truyền dẫn tỷ giá và độ mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi thông qua một số quốc
gia trên thế giới trong một khoản thời gian nhất định.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu và đóng góp của đề tài
Bài viết này không tập trung về các yếu tố quyết định vi mô hay vĩ mô của mức độ
truyền dẫn tỷ giá, cũng không phải tranh luận làm sao để nhà nước hoạch định chính
sách tiền tệ tối ưu trong bối cảnh truyền dẫn. Mà mục tiêu chính của nghiên cứu này
là nhằm kiểm định tác động riêng lẻ của truyền dẫn tỷ gía, độ mở cửa thương mại và
tác động tương tác tổng hợp của chúng đến tỷ lệ đánh đổi lạm phát – sản lượng.
Từ những mục tiêu trên, nền tảng lý thuyết và kết quả thực nghiệm của bài nghiên
cứu sẽ tập trung trả lời cho những câu hỏi chính sau đây:
1. Việc mở cửa thương mại có ảnh hưởng gì đến sự đánh đổi lạm phát và sản
lượng của các quốc gia?
2. Truyền dẫn tỷ giá có ảnh hưởng đến mối quan hệ đánh đổi lạm phát sản
lượng hay không? Và ảnh hưởng qua những kênh nào?
3. Tác động tổng hợp của độ mở cửa thương mại và mức độ truyền dẫn tỷ giá
đến sự đánh đổi trên như thế nào?
Đóng góp của bài nghiên cứu: Bài nghiên cứu này đã tổng hợp một mô hình lý
thuyết đơn giản lấy từ Daniels và VanHoose (2013) lý giải các vấn đề như: nền tảng
vi mô của truyền dẫn tỷ giá; mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và sản lượng; hay là
mối quan hệ truyền dẫn tỷ giá, độ mở cửa thương mại và tỷ lệ đánh đổi. Từ nền tảng
lý thuyết trên, sử dụng một mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên, bài viết đã kiểm định và
cho ra kết quả cung cấp bằng chứng định lượng cho mối quan hệ trên. Trước đây đã
có nhiều nghiên cứu tác động của truyền dẫn tỷ giá đến yếu tố lạm phát trong nước,
tuy nhiên bài nghiên cứu này không nghiên cứu tác động trực tiếp đến lạm phát như

3
các nghiên cứu cũ mà nghiên cứu gián tiếp thông qua tỷ lệ đánh đổi (chứa đựng
biến động của lạm phát), đó cũng là một đóng góp mới của bài viết.
1.3. Nội dung nghiên cứu
Đầu tiên, bài nghiên cứu này sẽ đưa ra một mô hình lý thuyết đơn giản lấy từ
Daniels và VanHoose (2013) để chỉ rõ làm thế nào mức độ truyền dẫn và mức độ
mở cửa có thể tác động đến tỷ lệ đánh đổi và làm thế nào hai yếu tố này có thể
tương tác và ảnh hưởng đến tỷ lệ đánh đổi. Mô hình này dự đoán rằng khi mức độ
truyền dẫn lớn hơn sẽ làm tăng tác động cùng chiều hoặc làm giảm tác động nghịch
chiều của sự mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi. Cuối cùng, mô hình chỉ ra rằng tác động
tổng thể của sự mở cửa thương mại đến tỷ lệ đánh đổi có khả năng là chưa xác định
khi xem xét thêm yếu tố tác động của mức độ truyền dẫn tỷ giá vào nền kinh tế.
Tiếp tục phát triển với mô hình thực nghiệm, bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu 20
quốc gia trong giai đoạn 1980-20162
, tiến hành ước tính tỷ lệ đánh đổi, mức độ
truyền dẫn tỷ giá… và kiểm định cho mối quan hệ riêng lẻ cũng như tổng hợp của
mức độ mở cửa và mức độ truyền dẫn đến tỷ lệ đánh đổi. Đầu tiên bài nghiên cứu
kiểm tra cho mô hình bằng các kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định phương sai thay
đổi và kiểm định tự tương quan, tiếp đó sử dụng kiểm định Hausman để chọn ra mô
hình phù hợp cho bài nghiên cứu chính là mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên. Kết quả
kiểm định thấy rằng mức độ truyền dẫn trực tiếp ảnh hưởng đến tỷ lệ đánh đổi và có
ảnh hưởng tới tác động của việc gia tăng sự mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi. Cụ thể, ở
một mức độ truyền dẫn lớn hơn làm cho tỷ lệ đánh đổi cao hơn và làm giảm các tác
động nghịch chiều của sự mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi. Đồng thời cung cấp những
bằng chứng mạnh mẽ hơn, bài viết cũng sử dụng thêm một mô hình hồi quy biến
công cụ IV để kiểm tra tính nội sinh của biến truyền dẫn tỷ giá, kết quả cho thấy
biến này không bị nội sinh và mô hình của bài viết là đủ mạnh.
2
Trong đó có Việt Nam chỉ từ năm 1997-2016, do hạn chế về mặt thu thập số liệu

4
1.4. Cấu trúc bài nghiên cứu
Với nội dung nghiên cứu như trên, bài viết được trình bày như sau:
Chương 1 - Giới thiệu tổng quan đề tài: trong phần này trình bày tổng quan các vấn
đề trong bài nghiên cứu này.
Chương 2 - Tổng quan các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ
giá, mức độ mở cửa thương mại và tỷ lệ đánh đổi lạm phát – sản lượng. Gồm có các
nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá, quan hệ giữa độ mở cửa thương mại và lạm phát
cũng như giữa độ mở cửa thương mại và tỷ lệ đánh đổi.
Chương 3 - Trình bày phương pháp nghiên cứu của bài gồm các nền tảng lý thuyết
và quá trình kiểm định thực nghiệm bằng mô hình. Quy trình chọn mẫu, nguồn dữ
liệu cũng được trình bày trong phần này.
Chương 4 - Trình bày kết quả thực nghiệm, tổng hợp và thảo luận kết quả thu được.
Chương 5 - Tổng kết toàn bộ bài nghiên cứu, thảo luận về hướng phát triển của đề
tài và các hạn chế mà đề tài gặp phải.
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
2.1. Độ mở cửa thương mại và lạm phát:
Mở cửa thương mại có ảnh hưởng đến lạm phát hay không? Một trong những
nghiên cứu tiên phong là Romer (1993), ông tìm thấy một mối quan hệ nghịch biến
giữa lạm phát và mức độ mở cửa thương mại quốc tế ở các quốc gia. Điều này châm
ngòi cho một số nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm sau này về tác động của việc
mở cửa đến lạm phát trong nước. Romer thấy rằng tỷ lệ lạm phát thấp hơn ở những
nền kinh tế mở, ngoại trừ một vài nhóm nhỏ các nước phát triển cao. Romer lập
luận rằng mở cửa thương mại càng lớn càng tăng cường tác động nghịch biến do sự
mở rộng sản lượng trong nước, do đó làm giảm động cơ đối với một ngân hàng
trung ương để tham gia vào hoạch định chính sách lạm phát.

5
Lane (1997) cũng nghiên cứu về mối quan hệ giữa độ mở cửa và lạm phát, tuy
nhiên đặc biệt hơn ông phát triển trên một mô hình áp dụng cho một số nền kinh tế
mở nhỏ với các ngành phi ngoại thương được đặc trưng bởi hình thức độc quyền và
giá cả cứng nhắc3
. Ông nhận thấy rằng sự mở cửa thương mại càng lớn càng làm
giảm sản lượng tiềm năng và tăng lạm phát không mong đợi phát sinh từ các ngành
phi ngoại thương. Lý do là bởi vì các sản phẩm trong ngành phi ngoại thương
thường có giá cả ít thay đổi, trong khi đó tính chất độc quyền làm cho các công ty
cắt giảm sản lượng sản xuất và tăng giá để tìm kiếm mức lợi nhuận cao, do đó là
một trong các nguyên nhân dẫn đến lạm phát.
Tiếp theo, vào năm 1999 Karras sử dụng dữ liệu hằng năm 1953-1990 cho 38 quốc
gia nghiên cứu xem liệu rằng những tác động của chính sách tiền tệ lên sản lượng và
mức giá có phụ thuộc vào độ mở cửa của nền kinh tế hay không. Ông tìm thấy khi
nền kinh tế mở cửa hơn có thể làm giảm tác động của chính sách tiền tệ lên sản
lượng nhưng lại tăng tác động của chính sách tiền tệ lên lạm phát. Ông cũng lập
luận thêm rằng khi tiền lương danh nghĩa lớn hơn thì tăng cường mở cửa thương
mại có thể làm giảm động lực tăng lạm phát của ngân hàng trung ương.
Ta có thể thấy các giải thích của Romer, Lane, và Karras ngụ ý rằng những tác động
của sự mở cửa đến lạm phát là do các can thiệp chính sách của ngân hàng trung
ương. Trong khi đó việc hoạch định chính sách lạm phát của ngân hàng trung ương
thì phụ thuộc chủ yếu vào hai yếu tố chính: thứ nhất là sự ưu tiên chính sách thiên
về sản lượng hay lạm phát, và thứ hai là sau đó phải đối mặt với sự đánh đổi giữa
lạm phát và sản lượng. Từ động cơ trên đã nảy sinh các nghiên cứu sau này nghiên
cứu trực tiếp cho mối quan hệ giữa độ mở cửa thương mại và sự đánh đổi giữa lạm
phát và sản lượng.
2.2. Độ mở cửa thương mại và tỷ lệ đánh đổi:
Đầu tiên, Temple (2002) có một nghiên cứu về độ mở cửa thương mại, lạm phát và
đường cong Phillips, tuy nhiên phần lớn bài này chỉ xem xét mối quan hệ giữa độ
3
Tình trạng giá cả ít thay đổi, thường ít khi giảm

6
mở cửa thương mại và lạm phát, và tìm thấy rất ít bằng chứng cho rằng tăng cường
mở cửa thương mại làm giảm tỷ lệ đánh đổi ở các nước.
Sau đó, Daniels và cộng sự (2005) thì có bằng chứng dữ liệu cho thấy khi ngân
hàng trung ương độc lập hơn thì tăng cường mở cửa thương mại thực sự làm tăng tỷ
lệ đánh đổi, tức là có một mối quan hệ đồng biến giữa mở cửa thương mại và tỷ lệ
đánh đổi.
Daniels và VanHoose (2006) ủng hộ với quan điểm rằng sự mở cửa thương mại lớn
hơn làm tăng tỷ lệ đánh đổi trong một nền kinh tế mở với các công ty xác định hợp
đồng tiền lương danh nghĩa. Bằng các lập luận lý thuyết ông thấy rằng khi cạnh
tranh giữa các công ty lớn hơn, làm giảm quyền định giá của họ và làm tăng tác
động của sản lượng đến sự thay đổi trong tỷ lệ lạm phát. Badinger (2009) cũng đã
thu được kết quả phù hợp với dự đoán này trong phân tích dữ liệu từ 91 quốc gia
trong khoảng thời gian 1985-2004.
Tác động mở cửa thương mại đến tỷ lệ đánh đổi có giống nhau ở các nước? Daniels
và VanHoose chỉ ra rằng tác động của tăng cường mở cửa thương mại đến tỷ lệ
đánh đổi có thể khác nhau giữa các nước bởi những yếu tố cấu trúc khác nhau. Các
yếu tố đó có thể là: chế độ chính trị (Caporale và Caporale, 2008), thuế thu nhập
lũy tiến (Daniels và VanHoose, 2009a), chu chuyển vốn (Daniels và VanHoose,
2009b ), cấu trúc thị trường lao động (Bowdler và Nunziata, 2010), hay dựa vào các
mặt hàng nhập khẩu trong sản xuất (Pickering và Valle, 2012).
Bowdler (2009) kiểm định mối quan hệ giữa sự mở cửa và tỷ lệ đánh đổi khi có sự
ảnh hưởng của chế độ tỷ gía. Tác giả sử dụng dữ liệu từ năm 1980-1990 và tìm ra
một mối quan hệ ngược chiều giữa độ mở cửa và tỷ lệ đánh đổi, điều này tương
phản với nghiên cứu của Daniels và cộng sự (2005). Lý do tác giả giải thích cho sự
trái ngược này là đối với giai đoạn sau 1980 bên cạnh chính sách tiền tệ thì các nước
đã quan tâm đến chiến lược chống lạm phát, do đó trong thời kỳ nhà nước giảm lạm
phát thường kết hợp với tăng tỷ giá hối đoái thực và chính điều này đã

7
dẫn đến một tác động âm giữa độ mở cửa và tỷ lệ đánh đổi. Tác giả còn thấy rằng
tác động âm này càng mạnh mẽ hơn khi nhà nước sử dụng cơ chế tỷ giá linh hoạt.
Cavelaars (2009) thì thấy rằng bản chất của mối quan hệ giữa độ mở cửa và tỷ lệ
đánh đổi có khả năng bị ảnh hưởng bởi chi phí thương mại và mức độ cạnh tranh
trên thị trường hàng hóa, nhưng ông chưa tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ cho chiều
của mối quan hệ trên.
Có thể thấy trên đây đã có nhiều quan điểm trái ngược nhau làm cho mối quan hệ
giữa độ mở cửa và tỷ lệ đánh đổi trở nên khó xác định. Nghiên cứu mới đây của
Daniels và VanHoose (2013) cung cấp một động lực mới cho lý do tại sao tác động
của độ mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi bị mơ hồ về mặt lý thuyết. Tác giả cho rằng yếu tố
truyền dẫn tỷ giá có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ trên, nên họ tập trung vào
nghiên cứu trên cả lý thuyết và thực nghiệm sự tương tác giữa mức độ mở cửa và
mức độ truyền dẫn tỷ giá đến tỷ lệ đánh đổi. Về mặt lý thuyết Daniels và VanHoose
lập luận dựa trên ảnh hưởng của truyền dẫn qua 2 kênh: trực tiếp thông qua mức giá
cả và gián tiếp thông qua tỷ giá hối đoái. Kết quả mô hình lý thuyết vẫn chưa thể
xác định khi các tác động là ngược chiều nhau đối với 2 kênh trên. Họ tiếp tục kiểm
định thực nghiệm với mô hình dữ liệu bảng gồm 20 nước từ 1971 đến 2004. Và kết
quả thực nghiệm của họ cho thấy độ mở cửa có tác động ngược chiều với tỷ lệ đánh
đổi (phù hợp với Bowdler (2009)), mức độ truyền dẫn tỷ giá có quan hệ cùng chiều
với tỷ lệ đánh đổi, trong khi tác động tổng hợp của 2 yếu tố này thì cùng chiều với
tỷ lệ đánh đổi.
2.3. Các nghiên cứu về truyền dẫn tỷ giá
Vì bài nghiên cứu này đang tập trung vào nghiên cứu tác động tổng hợp của 2 yếu
tố độ mở cửa thương mại và mức độ truyền dẫn tỷ giá đến tỷ lệ đánh đổi nên trong
Chương 2 này cũng sẽ đi qua sơ lược một số nghiên cứu trước đây về truyền dẫn tỷ
giá. Câu hỏi đặt ra là “Truyền dẫn tỷ giá là gì? Và làm cách nào để xác định được
mức độ truyền dẫn tỷ giá, truyền dẫn tỷ giá ảnh hưởng đến lạm phát của một quốc
gia như thế nào?”

8
Truyền dẫn tỷ giá được hiểu theo nhiều góc độ khác nhau: nghiên cứu của Goldberg
và Knetter (1996) hay Olivei (2002): nó được định nghĩa là phần trăm thay đổi
trong giá nhập khẩu do 1% thay đổi tỷ giá hối đoái danh nghĩa gây ra. Nghiên cứu
của tác giả Mc.Carthy, J. (2000) thì xem xét dưới góc độ là mức chuyển của tỷ giá
và giá nhập khẩu đến giá cả sản xuất nội địa PPI và giá tiêu dùng CPI. Một số bài
nghiên cứu khác như Lian (2006) và Nkunde Mwase (2006), khái niệm về truyền
dẫn tỷ giá hối đoái thường được hiểu rộng hơn, đó là mức chuyển của cú sốc tỷ giá
vào trong các chỉ số giá, bao gồm chỉ số giá nhập khẩu, chỉ số giá sản xuất và chỉ số
giá tiêu dùng, theo đó “truyền dẫn tỷ giá hối đoái là phần trăm thay đổi của các chỉ
số giá trong nước khi tỷ giá hối đoái danh nghĩa thay đổi 1%”.
Taylor (2000) cho rằng mức truyền dẫn tỷ giá là nhân tố ngoại sinh tác động đến
chính sách tiền tệ và sự ổn định tiền tệ của một quốc gia. Chính sách tiền tệ của một
quốc gia càng ổn định và lạm phát càng thấp thì độ mở rộng của truyền dẫn tỷ giá
càng nhỏ. Gagnon và Ihrig (2004) cũng đồng tình với quan điểm trên khi lập luận
rằng cơ quan hoạch định chính sách ngày càng tập trung nhiều hơn vào ổn định lạm
phát dẫn đến lạm phát trung bình thấp hơn và mức độ truyền dẫn cũng giảm.
Để ước tính mức độ truyền dẫn, Campa và Goldberg (2005) sử dụng ước lượng dữ
liệu bảng và lập luận giải thích sự khác nhau cũng như sự thay đổi theo thời gian
của truyền dẫn tỷ giá giữa các quốc gia. Họ cho rằng lạm phát, biến động tỷ giá
danh nghĩa, và các yếu tố vĩ mô khác như sản lượng… đóng một vai trò quan trọng
việc ước tính truyền dẫn. Và họ cũng tìm thấy rằng những thay đổi trong cơ cấu
thương mại đặc biệt là sự dịch chuyển sản xuất lớn hơn so với nhập khẩu của một
quốc gia góp phần làm cho mức độ truyền dẫn thấp hơn.
Ngoài ra, Marazzi et al. (2005) có một nghiên cứu ở Trung Quốc cho thấy ngoài sự
thay đổi trong cơ cấu nhập khẩu, thì sự phát triển thương mại của Trung Quốc có
thể làm giảm mức độ truyền dẫn tỷ giá của Mỹ. Họ cho rằng các nước mà truyền
dẫn tỷ giá bị giảm lớn nhất là những nước trong đó có giao dịch thương mại phần
lớn với Trung Quốc. Sau đó ở một mức độ vĩ mô, Flamini (2007) và Adolfson

9
(2007) tập trung vào việc thiết kế các chính sách tiền tệ tối ưu và cho thấy mức độ
truyền dẫn tỷ giá có thể quy định sự hiệu quả của chính sách tiền tệ. Do đó, kiểm
soát mức độ truyền dẫn có thể cải thiện chính sách tiền tệ và do đó làm giảm lạm
phát trung bình.
Theo lý thuyết thì những thay đổi trong tỷ giá hối đoái có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ
lạm phát qua các chỉ số giá theo hai kênh là trực tiếp và gián tiếp:
Kênh truyền dẫn trực tiếp: theo Nicoleta (2007), có thể nhìn thấy khi một cú sốc
trong tỷ giá làm giảm giá đồng nội tệ. Điều này khiến giá cả hàng hóa nhập khẩu trở
nên mắc hơn, tức ảnh hưởng đến chỉ số giá nhập khẩu. Nếu hàng hóa đó được dùng
cho mục đích tiêu dùng cuối cùng, giá nhập khẩu sẽ ảnh hưởng lên chỉ số giá tiêu
dùng; hoặc nếu hàng hóa nhập khẩu là nguyên nhiên vật liệu dùng cho quá trình sản
xuất, sẽ khiến chi phí sản xuất tăng cao, và như một hệ quả đẩy giá tiêu dùng tăng,
gây ra áp lực lạm phát.
Kênh truyền dẫn gián tiếp: hàm ý khi có sự mất giá của đồng nội tệ, sẽ khiến hàng
hóa trong nước rẻ hơn, dẫn đến cầu xuất khẩu của quốc gia tăng. Điều này sẽ gây ra
một gia tăng trong cầu lao động, tiền lương và sau đó là tổng cầu, như một hệ quả,
có thể khiến lạm phát tăng. Tuy nhiên, ảnh hưởng này chỉ có thể diễn ra trong dài
hạn, vì tính chất cứng nhắc của giá cả trong ngắn hạn. Bên cạnh đó, tình trạng đô la
hóa ngày càng tăng trong nền kinh tế có thể là một nhân tố làm khuếch đại hiệu ứng
truyền dẫn gián tiếp này. Một khi tỷ giá biến động tăng, đồng nội tệ mất giá sẽ khiến
cho giá cả các tài sản được định giá bằng đồng ngoại tệ (như bất động sản, hàng hóa
xa xỉ như ô tô…) sẽ tăng lên. Và đây là nguyên nhân khiến giá cả tiêu dùng tăng.
Cơ chế truyền dẫn tỷ giá có thể diễn ra một cách hoàn hảo, không hoàn hảo hoặc
không xảy ra tùy vào đặc điểm kinh tế của từng quốc gia. Khi cơ chế này xảy ra
hoàn hảo, 1% phá giá nội tệ sẽ làm tăng 1% giá cả nội địa và ngược lại. Nếu đồng
nội tệ phá giá nhưng không làm thay đổi giá cả tính bằng nội tệ, ta nói rằng cơ chế

10
truyền dẫn tỷ giá đã không xảy ra. Trường hợp 1% phá giá làm tăng giá cả ít hơn
1% khi cơ chế truyền dẫn tỷ giá diễn ra không hoàn hảo.
Trên đây là tóm tắt sơ lược các nghiên cứu trước đây về truyền dẫn tỷ giá, độ mở
cửa thương mại, tỷ lệ đánh đổi và các mối liên hệ giữa chúng. Phần tiếp theo bài
viết sẽ trình bày về các nền tảng lý thuyết, sau đó là cách ước lượng tỷ lệ đánh đổi,
mức độ truyền dẫn… cũng như kiểm định thực nghiệm cho các ảnh hưởng của độ
mở cửa thương mại, mức độ truyền dẫn tỷ giá đến tỷ lệ đánh đổi lạm phát-sản
lượng.
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Nền tảng lý thuyết
3.1.1. Nền tảng vi mô của truyền dẫn tỷ giá
Đầu tiên, Campa và Goldberg (2005) đã đề cập một mô hình lý thuyết về truyền
dẫn tỷ giá như sau: ký hiệu pM
là chỉ số giá tính bởi các nhà sản xuất nước ngoài tại
thị trường trong nước (đo bằng đơn vị tiền tệ nước ngoài) được xác định bằng phần
mu* cộng với chi phí biên của nhà sản xuất nước ngoài, mc*, như vậy
= ∗( )+ ∗ ( )
trong đó γ là tham số đo lường mức độ truyền dẫn (từ 0 đến 1), bằng 1 nếu truyền
dẫn hoàn toàn, bằng 0 nếu không truyền dẫn. Phần mu* được giả định là một hàm
số của giá cả (tính bằng đơn vị tiền tệ nước ngoài) xác định bằng cạnh tranh của các
nhà sản xuất trong nước ( − ) và một chỉ số cố định trong nền kinh tế tổng hợp, :
∗( ) = + ( − )( − ) ( )
Các chi phí biên của nhà sản xuất nước ngoài được tính bằng giá tính bởi các nhà
sản xuất nước ngoài tại thị trường nước ngoài và ký hiệu là p*. Giá này phụ thuộc
tiền lương tại thị trường nước ngoài w* và nguồn cầu tại các thị trường nước ngoài

11
cũng chính là thu nhập nước ngoài, y*. Chi phí biên của các nhà sản xuất nước
ngoài, do đó, được thể hiện như
∗= ∗+ ∗= ∗ ( )
Do đó, chỉ số giá tính bởi các nhà sản xuất nước ngoài tại thị trường trong nước là
= + ( − )( − ) + ( ∗ + ∗) ( )
Với chỉ số cố định được chuẩn hóa để thống nhất (vì vậy mà log của chỉ số này, ϕ, bằng không), và thay p* vào phương trình (4), chỉ số giá tính bởi các nhà
sản xuất nước ngoài tại thị trường trong nước có thể được thể hiện ngắn gọn hơn như
sau
=(−)(−)+ ∗ ( )
Chỉ số này chỉ ra rằng:
 Không truyền dẫn khi γ = 0 và pM
= p – s, tức là chỉ số giá trong nước chỉ
phụ thuộc vào sự cạnh tranh của các doanh nghiệp trong nước.

 Truyền dẫn hoàn toàn khi γ = 1 và pM
= p*, tức là chỉ số giá trong nước phụ
thuộc hoàn toàn vào chi phí biên của nhà sản xuất nước ngoài.

 Còn truyền dẫn không đầy đủ khi, 0 <γ <1, tức là chỉ số giá trong nước phụ
thuộc vào cả 2 yếu tố trên. Theo Campa và Goldberg, chỉ số giá này cho
phép truyền dẫn phụ thuộc vào các yếu tố tiềm ẩn như cơ cấu ngành công
nghiệp và cạnh tranh.
Như đã nói ở trên, mục tiêu của bài viết này không phải là tranh luận về các yếu tố
quyết định truyền dẫn tỷ giá hối đoái, nên trong mô hình thực nghiệm của bài viết, γ
không phải là biến nội sinh mà là một biến ngoại sinh. Và bài viết đã sử dụng các
ước lượng truyền dẫn của Campa và Goldberg (2005) để ước tính biến ngoại sinh
này.

12
3.1.2. Mô hình lý thuyết
Để kiểm tra ảnh hưởng của mức độ truyền dẫn trong mối quan hệ lạm phát – sản
lượng của một quốc gia, chúng ta xem xét một mô hình phát triển trong Daniels và
VanHoose (2006).
Trong mô hình này, i tượng trưng cho các ngành. Mỗi ngành có chứa một số lượng
lớn công nhân, công ty và sản xuất sản phẩm giống hệt nhau, khác với sản phẩm
được sản xuất trong các ngành khác. Theo Ball (1988) và Duca và VanHoose
(2000) có giả định rằng độ co giãn của cầu theo giá giống hệt nhau giữa các ngành,
mục đích là để đơn giản và dễ kiểm soát. Trong i ngành này gồm có: phần Ω đại
diện cho các doanh nghiệp với thị trường lao động tại chỗ và đã xác định tiền lương
danh nghĩa4
, và phần còn lại, 1- Ω, đại diện cho số công ty có lực lượng lao động
xác định tiền lương theo cân bằng trên thị trường tức là không ký hợp đồng tiền
lương danh nghĩa.
Theo đó sản lượng sản xuất bởi một công ty được đưa ra trong ngành i là
= ( )
yi là log của sản lượng và li là log số công nhân của một công ty trong ngành i.
Nguồn cầu sản lượng của công ty trong ngành i chiếm một phần trong tổng sản
lượng trong nước là
− = − ( − ) ( )
Trong đó: = ∫ là log của tổng sản lượng trong nước;
= ∫ là log của chỉ số giá được tính bởi các công ty trong
nước;
và ε > 1 là độ co giãn của cầu theo giá.
4
Tiền lương danh nghĩa là mức tiền mà người lao động kí kết hợp đồng với chủ lao động được pháp luật thừa
nhận. Không phụ thuộc vào các yếu tố khác nó là khoản tiền lương cố định từ khi thực hiện một chu kì lao động.
Trên danh nghĩa thì khoản tiền này sẽ không thay đổi

13
Thu nhập trong nước được xác định bởi phương trình
= − ( )
m là log của cung tiền và log của vận tốc tạo tiền đã được chuẩn hóa với giá trị zero.
Điều kiện cân bằng thu chi trong nước của quốc gia (theo Canzoneri và Henderson,
1991; hay Bryson và cộng sự, 1993) được cho bởi
=( + −)+(−)+∗∗ ( )
Trong đó: là độ co giãn của chi tiêu kỳ vọng đối với tỷ giá hối đoái thực
β và β*, là phân số, là khuynh hướng nhập khẩu trong nước và nước
ngoài;
pM
là log của chỉ số giá tính bởi nhà sản xuất nước ngoài;
s là log của giá nội tệ so với ngoại tệ (đại diện cho tỷ giá hối đoái);
và y* là log của tổng sản lượng nước ngoài.
3.1.3. Truyền dẫn tỷ giá và sản lượng
Daniels và VanHoose (2006) tiếp tục phát triển mô hình trên với một nền kinh tế
mở và mức độ truyền dẫn không đầy đủ, giả định rằng sản lượng nước ngoài và chỉ
số giá nước ngoài là ngoại sinh và được chuẩn hóa. Vì vậy, y* và p* bằng 0, và khi
đó β* trong phương trình (9) trở nên không thích hợp cho việc phân tích.
Do đó tác giả sử dụng phiên bản khác của phương trình (6) đến (9). Li là hàm cầu
lao động tuyến tính logarit cho công ty i (với hệ số chặn bị bỏ qua bởi vì nó không
có vai trò trong phân tích tiếp theo), ta xét hàm cầu:
=
− ( − )+ ( − )+( − )( − )
( )
+ −
wi là log tiền lương danh nghĩa của công ty.
Người lao động có thể tiêu thụ cả sản phẩm sản xuất trong nước và hàng hoá sản
xuất nước ngoài. Do đó, nguồn cung lao động cho các công ty phụ thuộc vào mức

14
lương thực tế được tính theo mức giá chung mà công nhân phải trả cho một rổ hàng hóa trong nước và nước ngoài
(chính là chỉ số giá tiêu dùng ( − ) + ( + )) và độ co giãn cung lao động > 0, ta xét hàm cung:
= ( −(− )− ) ( )
Từ (10) và (11), ta xác định được tiền lương cân bằng trên thị trường:
̂ =
[(+− )+](−)+(−)(−)
( )
(+− )+
Thứ nhất, đối với ngành không ký hợp đồng tiền lương thì tỷ lệ tiền lương danh
nghĩa này chính là tiền lương thực trả trong ngành và phụ thuộc vào mức độ của
truyền dẫn . Thay thế (12) và một trong hai (10) hoặc (11) vào (6) thì sản lượng của
một công ty không làm hợp đồng tiền lương (mc) là:
= (
( − ) ( − )+( − )( − )
) ( )
(+− )+
 Xét trường hợp 1: Khi mức độ truyền dẫn tác động gián tiếp đến sản lượng
thông qua sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực tế, ảnh hưởng đến sản lượng
trong nước do thay đổi giá tương đối. Có thể thấy trong phương trình (13), một
mức độ lớn hơn của truyền dẫn làm tăng độ lớn của γ và do đó làm tăng cầu sản
lượng trong nước cũng như cầu lao động của các doanh nghiệp không làm hợp

đồng tiền lương. Do đó, mức độ truyền dẫn tỷ giá thông qua kênh gián tiếp có
quan hệ cùng chiều với sản lượng do độ lớn của γ thông qua dấu của hệ số trong
phần đầu của tử số phương trình (13).

 Xét trường hợp 2: Khi mức độ truyền dẫn tác động trực tiếp đến sản lượng thông
qua sự gia tăng lạm phát giá tiêu dùng do giá hàng hóa nhập khẩu cao hơn. Đối
với ngành mà chi trả tiền lương theo cân bằng trên thị trường, khi chỉ số giá tiêu
dùng tăng đồng nghĩa với việc nếu công nhân muốn có lương nhiều hơn họ phải
làm nhiều hơn, trong khi số lương đó thì không đủ chi tiêu do lạm phát giá cả, vì
vậy họ nghỉ việc hoặc chuyển sang làm ký hợp đồng tiền lương, gây một sự suy
giảm cung trong lao động và làm giảm sản lượng ở ngành không

15
ký hợp đồng tiền lương. Như vậy, kết quả tác động qua kênh trực tiếp của truyền
dẫn là nghịch chiều đối lập với độ lớn của γ. Tác động này giải thích thông qua
dấu của hệ số βε trong phần đầu của tử số phương trình (13).

Như vậy tóm lại đối với ngành mà không ký hợp đồng tiền lương danh nghĩa, tác động
của một mức độ truyền dẫn lớn hơn đến sản lượng là không xác định. Tác


động cùng chiều đối với kênh truyền dẫn gián tiếp và ngược chiều đối với kênh
truyền dẫn trực tiếp.

Thứ hai, đối với các doanh nghiệp có hợp đồng tiền lương danh nghĩa, tiền lương hợp đồng là tương đương với giá
trị kỳ vọng của tiền lương thực tế = ̂ . Do đó, từ (10) và (6), sản lượng một công ty có hợp đồng tiền lương (c) là
− ( ̂ − )+ ( − )+ ( − )( − )
= ( )
+ −
Bởi vì trong ngành này tiền lương cố định, nên truyền dẫn tỷ giá chỉ ảnh hưởng đến
sản lượng thông qua kênh gián tiếp, tỷ giá thực, qua đó sản lượng của các doanh
nghiệp có hợp đồng tiền lương danh nghĩa rõ ràng cùng chiều với mức độ tăng của
truyền dẫn. Điều đó có thể giải thích như sau: vì sự gia tăng chênh lệch giữa chỉ số
giá cả của các doanh nghiệp nước ngoài ở thị trường trong nước và chỉ số giá cả của
doanh nghiệp trong nước làm đẩy mạnh nhu cầu về sản lượng trong nước nên cầu
sản lượng của các doanh nghiệp trong nước phụ thuộc cùng chiều với tỷ giá hối đoái
thực.

Như vậy tóm lại đối với ngành ký hợp đồng tiền lương danh nghĩa, tác động của một
mức độ truyền dẫn lớn hơn đến sản lượng là cùng chiều và chỉ thông qua kênh gián
tiếp.


3.1.4.Truyền dẫn tỷ giá, độ mở cửa thương mại và tỷ lệ đánh đổi

Theo phân tích của Daniels và VanHoose (2013), thì để làm nổi bật sự khác nhau
của phản ứng sản lượng do truyền dẫn tỷ giá ở kênh trực tiếp thông qua mức giá và

16
phản ứng sản lượng do truyền dẫn tỷ giá ở kênh gián tiếp thông qua tỷ giá hối đoái,
tác giả đã phân tích riêng lẻ trên 2 kênh truyền dẫn:
3.1.4.1. Truyền dẫn trực tiếp thông qua kênh giá cả
Do giả định các công ty là tương tự nhau, vì vậy mà = với ∈ [ , ] (tức là đối với ngành ký hợp đồng tiền
lương danh nghĩa) và = với ∈ ( , ] (tức là đối với ngành không ký hợp đồng tiền lương danh nghĩa) do
đó = + ( − ) . Để xác định tác động của truyền dẫn tỷ giá qua kênh trực tiếp đến tỷ lệ đánh đổi ta
thay biểu thức trên vào (12) và (13) và lấy vi phân với chỉ số giá cho doanh nghiệp trong nước p, ta có
kết quả về phản ứng của tổng sản lượng trong nước do một sự thay đổi trong mức giá trong nước:
=
{ [ −( − )]− }
+
( − ) [( − ) − ( − )]
( )
+ − (+− )+
Thứ nhất, để xét tác động của độ mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi, lấy vi phân (15) với β
ta có
( ⁄ )
= +
( − ) ( + )
> 0. Như trong Daniels và VanHoose
+ − ( + − )+
(2006), kỳ vọng cho biểu thức này là sự gia tăng mức độ mở cửa thương mại quốc
tế làm tăng tỷ lệ đánh đổi. Điều này là bởi vì sự mở cửa hơn làm cho chi tiêu kỳ
vọng trong nước ít nhạy cảm với sự thay đổi trong tổng thu nhập trong nước, tức là
mức giá tối đa hoá lợi nhuận của công ty kém đáp ứng với sự thay đổi trong tổng
sản lượng trong nước. Như một hệ quả, trong một nền kinh tế mở hơn thì những
thay đổi trong các chỉ số giá sẽ dẫn đến những thay đổi lớn hơn ở sản lượng trong
nước.
Thứ hai, để xem xét tác động của truyền dẫn đến tỷ lệ đánh đổi, lấy vi phân (15)
với γ ta có ( ⁄ )
= ( ( − ) ( + − ) −( ( + − )+ )
), dấu không thể xác định.
+ −
 Trường hợp 1, nếu Ω = 1, thì tất cả các ngành của nền kinh tế sử dụng hợp đồng
tiền lương danh nghĩa, thì rõ ràng ( ⁄ ) < 0. Trong trường hợp đặc biệt này,
một mức độ lớn hơn truyền dẫn làm cho chỉ số giá trong nước của các doanh

17
nghiệp nước ngoài ít nhạy cảm với những thay đổi trong tỷ giá hối đoái thực,
làm cho cầu sản lượng trong nước ít nhạy cảm với những thay đổi trong chỉ số
giá doanh nghiệp trong nước. Như vậy, một mức độ lớn hơn của truyền dẫn làm
giảm tỷ lệ đánh đổi trong một nền kinh tế toàn ký hợp đồng tiền lương danh
nghĩa.
 Trường hợp 2, nếu Ω = 0, tức là tất cả các ngành của nền kinh tế được thị trường
quyết định mức lương, ( ⁄ ) > 0. Trong một nền kinh tế mở, một mức độ lớn
hơn của truyền dẫn tạo ra một sự nhạy cảm lớn hơn của giá cả trong nước đến
giá cả các doanh nghiệp nước ngoài và đồng thời sản lượng trong nước phải đáp
ứng mạnh hơn với những thay đổi trong tỷ lệ đánh đổi. Như vậy, trong một nền
kinh tế tiền lương không cứng nhắc danh nghĩa, thì một mức độ lớn hơn của
truyền dẫn làm tăng tỷ lệ đánh đổi.
 Trường hợp 3, một nền kinh tế tạo thành từ cả ngành hợp đồng tiền lương danh
nghĩa và ngành tiền lương cân bằng thị trường (có nghĩa là, 0 <Ω <1), các lý
thuyết dự đoán ảnh hưởng của mức độ gia tăng truyền dẫn đến tỷ lệ đánh đổi là
mơ hồ. Chỉ có phân tích thực nghiệm mới có thể xác định xem tác động thuần là
dương hay âm.
Hơn nữa, thứ ba, để xem xét tác động tổng hợp của độ mở cửa thương mại và mức
(
( )
)
độ truyền dẫn tỷ giá, lấy vi phân (15) lần lượt với β và γ, ta có =
( + − )( − ) + > 0 . Sự tăng γ làm tăng cường tác động trực tiếp thông qua hệ số βε
trong biểu thức (13), do đó độ mở cửa lớn hơn tác động đến việc định giá của các
doanh nghiệp trong nước và tác động đến sản lượng trong nước. Như vậy, một mức
độ lớn hơn của truyền dẫn làm tăng tác động cùng chiều của mức độ mở cửa và tỷ lệ
đánh đổi.

18
3.1.4.2. Truyền dẫn gián tiếp thông qua kênh tỷ giá hối đoái
Một phân tích đầy đủ các tác động của sự mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi phải đưa vào
sự phản hồi của sản lượng trong nước do sự thay đổi tỷ giá hối đoái. Từ (13) và
(14), lấy vi phân tổng sản lượng theo tỷ giá hối đoái s
= −
(−)( −)
( )
+ − (+− )+
Biểu thức này là mơ hồ về dấu nhưng theo Daniels (2013) thì có nhiều khả năng là
âm khi ε đủ lớn, vì trong trường hợp này ảnh hưởng chủ yếu của mất giá đồng tiền
trong nước là làm giảm tỷ lệ tiền lương thực tế và do đó làm giảm nguồn cung lao
động và sản lượng.
Thứ nhất, để xét tác động của độ mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi, lấy vi phân (16) với β,
ta có
( ⁄ )
=
( − )
+ < 0. Do đó, tăng cường mở cửa có một ảnh hưởng
( + − )
ngược chiều đến tỷ lệ đánh đổi qua kênh tỷ giá hối đoái thực, và tác động ngược
chiều này được tăng thêm với một mức độ lớn hơn của truyền dẫn (một giá trị γ cao
hơn).
Thứ hai, để xem xét tác động của truyền dẫn đến tỷ lệ đánh đổi, lấy vi phân (16) với γ. Nếu Ω = 0, đối với nền kinh tế chỉ toàn
các ngành với hợp đồng tiền lương danh nghĩa, ta có ( ⁄ ) < 0, trong khi đó nếu Ω = 1, đối với nền kinh tế với tiền
lương xác định theo cân bằng thị trường, ta có ( ⁄ ) > 0. Các dấu bị đảo ngược
trong các trường hợp tiền lương theo hợp đồng và tiền lương linh hoạt như được
thảo luận ở trên.
Do đó, ta có thể kết luận tác động của sự mở cửa thương mại đến tỷ lệ đánh đổi qua
các kênh truyền dẫn trực tiếp (thông qua mức giá) và truyền dẫn gián tiếp (thông
qua tỷ giá) là trái ngược nhau. Kênh trực tiếp thông qua mức giá trong nước mang
lại một tác động dương đến tỷ lệ đánh đổi, và kênh gián tiếp thông qua tỷ giá thực
mang lại một tác động âm đến tỷ lệ đánh đổi. Tất nhiên, trên tác động tổng thể ròng

19
thông qua cả hai kênh cùng một lúc là không rõ ràng. Hơn nữa, tác động tổng thể
của tự do thương mại phải được xem xét qua tương tác giữa mức độ mở cửa và các
đặc điểm quan trọng khác của nền kinh tế, đặc biệt là mức độ của truyền dẫn tỷ giá.
Vì vậy, mô hình thực nghiệm của bài viết này sẽ đưa thêm vào biến tương tác giữa
mức độ mở cửa và truyền dẫn tỷ giá.
3.2. Dữ liệu và biến
3.2.1. Biến phụ thuộc: Sacrifice ratio (SAC)
Bám sát theo bài nghiên cứu của Daniels (2013) bài viết bắt đầu phân tích thực
nghiệm với các ước tính biến như sau:
Biến phụ thuộc của phân tích, tỷ lệ đánh đổi, SAC, được định nghĩa là tỷ lệ của việc
mất mát sản lượng tiềm năng (trend output) do sự thay đổi trong lạm phát xu hướng
(trend inflation) trong một thời kỳ giảm lạm phát (disinflation period) nhất định.
Lạm phát xu hướng được đo lường bằng lạm phát trung bình trong 8 quý với trung
tâm là một năm nhất định, do đó lạm phát xu hướng cho năm t là mức trung bình hai
quý cuối cùng của năm t - 1 đến hai quý đầu tiên của năm t + 1. Một thời kỳ giảm
lạm phát được định nghĩa là khoảng thời gian mà lạm phát xu hướng giảm hơn 1,5
phần trăm từ đỉnh đến đáy. Độ dài của một thời kỳ giảm lạm phát kéo dài qua nhiều
năm và thay đổi từ quan sát này đến quan sát khác.
Mẫu số cho tỷ lệ đánh đổi là phần trăm thay đổi lạm phát từ đỉnh đến đáy (số điểm
giảm lạm phát) trong một thời kỳ giảm lạm phát. Tử số cho tỷ lệ đánh đổi là sản
lượng bị mất mát trong một thời kỳ giảm lạm phát. Sản lượng mất mát được đo
bằng tổng chênh lệch sản lượng tiềm năng với sản lượng thực ở các năm trong một
thời kỳ giảm lạm phát. Sản lượng tiềm năng được xác định bằng cách kết nối sản
lượng ở đỉnh lạm phát và sản lượng một năm sau đáy lạm phát.
Tổng sản lượng bị mất mát
Tỷ lệ đánh đổi =
Số điểm giảm lạm phát

20
Các ước tính này phù hợp với Bowdler (2009) (theo các quy trình của Ball, 1994). Dữ liệu
được lấy từ nguồn Thống kê tài chính quốc tế của Quỹ Tiền tệ Quốc tế bao gồm CPI theo
quý (thay đổi so với cùng kỳ năm trước) đại diện cho lạm phát, GDP thực theo năm đại
diện cho sản lượng (đã xửa lý bằng cách lấy logarit tự nhiên của GDP thực để làm nhỏ số
liệu, điều này cũng phù hợp với Ball 1994). Do dữ liệu GDP thực không hoàn toàn có sẵn
nên bài viết có tính GDPreal = GDPnominal×100.
Dữ liệu lạm phát được thu thập từ Quý 3 năm 1980 đến Quý 2 năm 2016 (để tiện
cho việc tính trung bình di động) gồm 20 nền kinh tế trên thế giới.
Kết quả là có 78 quan sát cho tỷ lệ đánh đổi5
. Bài viết sử dụng những tính toán dữ
liệu của tác giả Bowdler 2009 và những dữ liệu tự tính toán thêm cho phù hợp với
khoản thời gian mà bài viết đang xem xét. Bảng 3.1 cung cấp các số liệu thống kê
tóm tắt cho tất cả các biến và Bảng 3.2 cung cấp một ma trận hệ số tương quan.
Dưới đây là một đồ thị ví dụ cho cách xác định SAC ở Hoa Kỳ trong giai đoạn giảm
lạm phát 2005-2009.
Hình 3.1: VD cách ước tính tỷ lệ đánh đổi ở Hoa Kỳ giai đoạn giảm phát 2005-
2009
Lạm phát_United States
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
5Xem Phụ lục 1- Bảng 6.1
GDPdeflator

21
Ln(real GDP) _ United States
30.28
30.26
30.24
30.22
30.2
30.18
30.16
30.14
30.12
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
= ∑2009( (
ề ă
) − ( ))
2006
ỹ (05−09)
2005 − 2009
Như thể hiện trong Bảng 3.1, tỷ lệ đánh đổi trong khoảng từ tối thiểu -2.213 đến tối
đa là 8.529. Bảng 3.1 cũng cung cấp độ lệch chuẩn tổng thể (2.039) của biến SAC.
Ta có 78 quan sát cho tỷ lệ đánh đổi, tương ứng với 78 thời kỳ giảm lạm phát. Tuy
nhiên mô hình của bài viết này sử dụng dữ liệu hằng năm, vì vậy đối với 1 quốc gia
thì các năm trong 1 thời kỳ giảm lạm phát sẽ có tỷ lệ đánh đổi giống nhau. Do đó ta
có tổng cộng 404 quan sát theo năm tương ứng với 20 quốc gia.
Bảng 3.1: Thống kê mô tả các biến cho 20 quốc gia từ 1980-2016a
Biến Mean Std. Min Max Observations
Dev.
SAC overall 1.933 2.039 -2.213 8.529 N = 404
between 1.112 0.188 4.412 n = 20
within 1.713 -2.984 8.538 T-bar = 20.2
Length overall 4.777 1.866 1 9 N = 404
between 0. 836 2.777 6.16 n = 20
within 1.698 0.417 8.469 T-bar = 20.2

22
Inflation overall 7.803 5.657 0.597 27.586 N = 404
between 3.312 2.988 17.593 n = 20
within 4.651 -3.080 24.691 T-bar = 20.2

Inflation overall 5.519 4.339 0.684 20.995 N = 404
between 2.227 2.880 10.586 n = 20
within 3.756 -1.252 18.180 T-bar = 20.2
Openness overall 33.606 16.960 7.206 89.101 N = 404
between 17.106 12.509 73.129 n = 20
within 6.559 12.630 61.281 T-bar = 20.2
Pass Through overall 0.921 0.823 0.060 3.08 N = 404
between 0.777 0.060 3.08 n = 20
within 1.85e- 0.921 0.921 T-bar = 20.2
16
a
Australia, Austria, Belgium, Canada, Denmark, Finland, France, Ireland, Italy,
Japan, Netherlands, New Zealand, Norway, Portugal, Spain, Sweden, Switzerland,
United States, Việt Nam.
3.2.2. Biến độc lập
Biến độc lập trong phân tích của bài viết bao gồm như sau:
3.2.2.1. Length, Inflation,
Inflation
Length: Chiều dài của mỗi thời kỳ giảm lạm phát. Như thể hiện trong Bảng 3.1 thì
1 giai đoạn giảm lạm phát kéo dài trung bình 4.77 năm, thấp nhất là 1 năm và cao
nhất là 9 năm (giai đoạn 1991-2000 ở Greece và 1990-1999 ở Portugal)
Inflation: Mức lạm phát ở đỉnh (lạm phát ở năm đầu tiên trong mỗi thời kỳ giảm
lạm phát)

Inflation: Mức thay đổi lạm phát từ đỉnh đến đáy hay số điểm giảm lạm phát.
Được xác định bằng mức lạm phát ở đỉnh – mức lạm phát ở đáy.

23
Các ước tính với các biến này được thực hiện thông qua quá trình ước tính tỷ lệ
đánh đổi ở trên. Lưu ý rằng Inflation,
Inflation và Length là khác nhau cho
từng giai đoạn giảm lạm phát và khác nhau cả ở các quốc gia và trong quốc gia. Do
sử dụng bộ dữ liệu theo năm nên mỗi biến này sẽ có cùng một giá trị đối với các
năm trong 1 thời kỳ giảm lạm phát. Kỳ vọng dấu của các biến trên như
sau:
Inflation dự kiến sẽ có một mối tương quan âm với SAC, trong khi
Length dự kiến sẽ có một mối tương quan dương. Trong khi đó theo kết quả Ball
(1994) thì mức độ ban đầu của lạm phát, Inflation, không có ý nghĩa.
3.2.2.2. Openness
Openness: là thước đo về mức độ mở cửa thương mại. Romer (1993) là một đóng
góp quan trọng cho các nghiên cứu về tác động của sự mở cửa đến kết quả lạm phát.
Romer lập luận rằng lạm phát cân bằng là thấp hơn trong nền kinh tế mở vì các nhà
hoạch định chính sách có ít động lực để theo đuổi chính sách nới lỏng khi nền kinh
tế mở hơn. Nghiên cứu về tác động của độ mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi theo Romer
thì mức độ mở cửa bằng tỷ lệ nhập khẩu/GDP hằng năm trong toàn bộ thời kì lấy
mẫu. Dữ liệu này được lấy theo năm tương ứng với các năm trong 1 thời kỳ giảm
lạm phát từ mục Development Indicators của World Bank.
3.2.2.3. Pass Through
Như đã giải thích trong phần giới thiệu, bằng chứng về tác động của độ mở cửa đến
tỷ lệ đánh đổi là phức tạp. Tác động này có thể phụ thuộc vào đặc điểm cấu trúc
giữa các quốc gia. Do đó, mô hình của bài viết sẽ bao gồm biến giải thích Pass
Through đại diện cho mức độ truyền dẫn tỷ giá của mỗi nước. Việc ước tính biến
này được tham khảo trong tài liệu của Campa và Goldberg’s (2005). Campa và
Goldberg ước tính thực nghiệm truyền dẫn tỷ giá bằng cách hồi quy theo phương
trình
pt = α + β1et + β2yt + β3wt + εt (17)

24
pt là chỉ số giá nhập khẩu6
được thu thập tại IMF theo năm
et là tỷ giá hiệu lực danh nghĩa hầu hết được thu thập tại IMF, riêng đối với Việt
Nam do hạn chế về mặt thu thập dữ liệu nên bài viết tính toán dựa trên tỷ trọng
thương mại với 10 nước chính là Nhật Bản, Singapore, Trung Quốc, Hàn Quốc, Mỹ,
Thái Lan, Úc, Hồng Kông, Malaysia và Indonesia, dữ liệu được thu thập tại IMF,
GSO và DataStream.
wt là một biến kiểm soát cho chi phí xuất khẩu, bài viết đã tham khảo nghiên cứu
của Amit Ghosh, Ramkishen S. Rajan (2009) và sử dụng chỉ số CPI của thế giới để
đại diện cho chi phí của các nhà xuất khẩu.
yt là thu nhập thực tế của nền kinh tế nhập khẩu được xác định là GDP thực. Do số liệu không sẵn có nên GDP thực xác định theo: GDPreal = GDPnominal×100
GDPdeflator
Truyền dẫn tỷ giá phản ánh tác động của biến động một phần trăm của tỷ giá hối
đoái danh nghĩa đến chỉ số giá trong nước. Do đó, một ước tính truyền dẫn tỷ giá
0.921 (giá trị trung bình trong mẫu của bài viết) ngụ ý rằng sự mất giá một phần
trăm của đồng nội tệ sẽ dẫn đến một sự gia tăng 0.921 phần trăm trong chỉ số giá
trong nước.
Campa và Goldberg cung cấp cả các ước lượng ngắn hạn (các hệ số về độ trễ một
quý của tỷ giá danh nghĩa) và ước lượng dài hạn (tổng độ trễ bốn quý của tỷ giá
danh nghĩa) là kết quả từ một hồi quy độ trễ. Riêng đối với bài này bài viết sử dụng
ước lượng dài hạn với dữ liệu hằng năm và lấy độ trễ 1 năm, vì chúng phù hợp với
ước lượng hàng năm của bài viết về lạm phát xu hướng và tỷ lệ đánh đổi. Phương
trình hồi quy được chi tiết hơn như sau:
Δpj = α + aj Δej + aj Δej + bj Δwj + bj Δwj + cjΔgdpj + ϑj (18)
t 0 t 1 t−1 0 t 1 t−1 t t
Pass Through trong dài hạn của một nước sẽ bằng tổng của hệ số aj0 và aj1. Campa và Goldberg cũng đã xem xét liệu rằng mức độ truyền dẫn có ổn định theo thời gian
6
Đối với Việt Nam do hạn chế về mặt thu thập dữ liệu, bài viết sử dụng chỉ số giá tiêu dùng để thay thế

25
và bằng các kiểm định họ không thể bác bỏ sự ổn định truyền dẫn dài hạn. Do đó,
bài viết chỉ xem xét biến truyền dẫn dài hạn theo dữ liệu chéo giữa các nước để
giảm thiểu nội sinh tiềm năng giữa lạm phát và truyền dẫn tỷ giá. Nhưng do nội sinh
cũng có thể phát sinh nếu lạm phát ảnh hưởng đến khả năng xuất khẩu và thay đổi
truyền dẫn tỷ giá hối đoái. Nên trong nghiên cứu thực nghiệm của bài viết dưới đây
cũng kiểm tra biến nội sinh cho Pass Through và sử dụng mô hình hồi quy biến
công cụ (IV) để kiểm tra độ vững. Dữ liệu Pass Through dùng để đưa vào mô hình
của bài viết được lấy từ nghiên cứu của Campa và Goldberg’s và dữ liệu tự tính
toán cho phù hợp với các nước trong mẫu7
.
Bảng 3.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến giải thích
Biến Length Inflation

Inflation Openness Pass Through
Length 1
Inflation 0.3601* 1

Inflation 0.4800* 0.8267* 1
Openness -0.2217* -0.0479 -0.0165 1
Pass through 0.2009* 0.0592 0.0187 -0.2774* 1
* có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
Nhận xét: Hệ số tương quan giữa các biến giải thích đa số đều nhỏ, nên ta có thể
nhận định ban đầu là không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi
quy.
3.3. Phương pháp thực nghiệm
Đầu tiên bài viết tiến hành kiểm định Pool-OLS cho tất cả các biến, sau đó dùng các
kiểm định sau để kiểm định về các vấn đề như đa cộng tuyến, phương sai thay đổi
hay tự tương quan.
7
Xem Phụ lục 1- Bảng 6.2

26
3.3.1. Kiểm định Đa cộng tuyến
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến bài viết sử dụng nhân tử phóng
đại phương sai VIF. Kết quả phần mềm Stata thì VIF cho mỗi biến đều <10, do đó
không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích.
Bảng 3.3: Kiểm định đa cộng tuyến
Biến VIF 1/VIF

Inflation 3.690 0.270
Inflation 3.220 0.310
Length 1.430 0.697
Pass through 1.130 0.884
Openness 1.120 0.892
Mean VIF 2.120
3.3.2. Kiểm định Phương sai thay đổi
Kiểm định Breusch–Pagen/Cook–Weisberg dùng để kiểm tra cho hiện tượng
phương sai thay đổi.
H0: Phương sai không đổi
chi2(1) = 7.25
Prob > chi2 = 0.0071
Ta có giá trị P = 0.0071 < 0.01, do đó kiểm định này bác bỏ giả thuyết H0: phương
sai không đổi, tức là có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa 1%.
3.3.3. Kiểm định Tự tương quan
Kiểm định Wooldridge được sử dụng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi
trong mô hình dữ liệu bảng.
H0: Không có tự tương quan bậc 1
F(1, 19) = 1.126e+06

27
Prob > F = 0.0000
Vì giá trị P = 0.0000 < 0.01, do đó ta bác bỏ giả thuyết H0: Không có tự tương quan
bậc 1 ở mức ý nghĩa 1%, tức là có xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mô hình
của bài viết.

Cách khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan: Vì dữ liệu của bài nghiên cứu bị
phương sai thay đổi và tự tương quan, nên để kiểm soát 2 vi phạm này nhằm cho kết
quả kiểm định phù hợp hơn, do đó, tất cả các mô hình hồi quy tiếp trong bài nghiên cứu
này đều sử sụng kiểm định sai số chuẩn vững kèm theo. Hơn nữa, theo bài viết của
Caporale và Caporale (2008), thì bài nghiên cứu dùng kiểm định theo sai số phân nhóm
giữa các quốc gia (clusters robust in country)


3.3.4.Kiểm định Hausman

Bởi vì biến quan trọng của phân tích: Pass Through là thời gian bất biến, nên theo
Daniels (2013) thì bài nghiên cứu sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên. Tuy nhiên
bài viết cũng tiến hành kiểm định Hausman lại, và kết quả cũng phù hợp với sự lựa
chọn mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên.
Ho: Các thành phần sai số theo không gian không tương quan với các biến độc lập
(mô hình Random Effect là phù hợp)
chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 2.63
Prob>chi2 =0.6219
Vì giá trị P > 0.05, nên ta không thể bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%, tức là
mô hình tác động ngẫu nhiên là phù hợp.
3.3.5. Mô hình Random Effects
3.3.5.1. Lý thuyết
Giả sử ta xét một mối quan hệ kinh tế bao gồm một biến phụ thuộc, Y (SAC), và
các biến giải thích quan sát được ví dụ như, X1 và X2. Chúng ta có dữ liệu bảng cho

28
Y, X1, và X2. Dữ liệu bảng gồm có N đối tượng và T thời điểm, và vì vậy chúng ta
có NxT quan sát.
Mô hình tác động ngẫu nhiên được viết dưới dạng:
Yit = β1Xit1 + β2 Xit2 + νi + εit với i = 1, 2, …, N và t = 1, 2, …, T (19)
Trong đó, sai số cổ điển được chia làm 2 thành phần. Thành phần νi đại diện cho tất
các các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các quốc gia nhưng không
thay đổi theo thời gian. Thành phần εit đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát
được mà thay đổi giữa các quốc gia và thời gian. Giả sử rằng vi được cho bởi:
vi = α0 + ωi, với i = 1, 2, …, N
Ta thấy vi lại được phân chia làm hai thành phần: thứ nhất thành phần bất định a0 và
thứ hai thành phần ngẫu nhiên ωi
Giả định rằng, ωi cho mỗi quốc gia được rút ra từ một phân phối xác suất độc lập với giá trị trung bình bằng 0
và phương sai không đổi, đó là, E(ωi) = 0, ( ) = 2 , Cov(ωi,ωs) = 0
N biến ngẫu nhiên ωi được gọi tác động ngẫu nhiên (random effects).
Mô hình tác động ngẫu nhiên có thể được viết lại:
Yit = α0 Xit1 + β2 Xit2 + μit (20)
Trong đó
μit = ωi + εit. Một giả định quan trọng trong mô hình tác động ngẫu nhiên là thành
phần sai số μit không tương quan với bất kì biến giải thích nào trong mô hình.
Phương pháp ước lượng cho mô hình tác động ngẫu nhiên là ước lượng GLS.
3.3.5.2. Quá trình kiểm định
Đầu tiên bài viết kiểm định mô hình tác động ngẫu nhiên cho các biến giải thích cơ
bản gồm Inflation,
Inflation, Length, và Openness để kiểm soát tác động
của độ mở cửa đến tỷ lệ đánh đổi.

29
Mô hình tiếp theo bài viết thêm vào biến giải thích Pass Through và lược bỏ biến
Openness để kiểm soát tác động của truyền dẫn tỷ giá đến tỷ lệ đánh đổi.
Mô hình 3 bài viết kết hợp 2 mô hình trên bằng các sử dụng cả 2 biến Openness và
Pass Through trong cùng một mô hình tác động ngẫu nhiên.
Mô hình 4 bài viết thêm vào biến tương tác giữa độ mở cửa và mức độ truyền dẫn
Op*Pt= Openness x Pass Through để xem xét tác động tổng hợp của 2 yếu tố trên
đến tỷ lệ đánh đổi.
3.3.6. Mô hình hồi quy biến công cụ IV
3.3.6.1. Lý thuyết về mô hình hồi quy biến công cụ IV
Với một phương trình hồi quy như sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + e (21)
Giả sử biểu thức này không thể ước lượng, bởi vì biến X3 không có khả năng quan
sát được. Nó có thể được ước lượng thông qua một biến đại diện cho X3, ví dụ X4
chẳng hạn. Như vậy, hiệu quả của biểu thức được ước lượng khi đó sẽ phụ thuộc
vào chất lượng của biến đại diện X4 này. Trường hợp, nếu bỏ qua biến X3 thì thành
phần X3 sẽ được tính vào sai số u của biểu thức (22)
Y = β0 + β1X1 + β1X2 + u (22)
Nếu X1 là biến ngoại sinh (không có tương quan với phần dư) thì ước lượng OLS sẽ
là ước lượng phù hợp. Ngược lại, nếu X1 là biến nội sinh thì OLS sẽ bị chệch và cho
kết quả không đáng tin cậy. Khi đó, cần thiết phải có một biến mới Z thỏa mãn 2
tính chất: (i) Z không tương quan với u; (ii) nhưng Z lại có tương quan với X1. Một
biến thỏa mãn 2 tính chất trên được gọi là biến công cụ (IV). Biến z trong trường
hợp này được gọi là biến công cụ cho X1. Biến giải thích X1 được biểu diễn như sau
(còn được gọi là biểu thức dạng rút gọn)
X1=π0+π1X2+π2Z+υ (25)
Các điều kiện của IV được thể hiện qua hệ phương trình sau:

30
E(u)=0, Cov(Z, u)=0, Cov(X2, u)=0
Quy trình ước lượng với biến công cụ IV trong các phần mềm hồi quy thường được
thực hiện như sau:
 Đầu tiên, ước lượng OLS biểu thức (3) và tính giá trị kỳ vọngX̂1

 Sau đó, thay X1 ở (2) bằng X̂
1 vừa tính và ước lượng OLS cho biểu thức mới
này.
3.3.6.2. Mô hình 5
Như đã đề cập ở phần mô hình lý thuyết thì vấn đề nội sinh có thể xảy ra giữa
truyền dẫn tỷ giá và lạm phát vì lạm phát có thể ảnh hưởng đến khả năng xuất khẩu
và làm thay đổi truyền dẫn tỷ giá hối đoái, do đó bài viết thêm vào biến công cụ
Rank và xem xét trong một mô hình hồi quy biến công cụ IV. Theo Daniels (2013)
thì Rank chính là thứ tự xếp hạng của truyền dẫn, ước lượng thông qua các nước
trong mẫu, do mẫu của bài viết gồm 20 quốc gia nên Rank sẽ có giá trị từ 1 đến 20.
Do số lượng biến nội sinh cần xem xét = số lượng biến công cụ thêm vào nên ở đây
bài viết sử dụng kỹ thuật ước lượng 2SLS. Để cung cấp một kết quả vững từ mô
hình biến công cụ, bài nghiên cứu tiến hành các kiểm định tiếp theo như kiểm định
tính nội sinh của biến Pass Through (endogeneity test), kiểm định độ mạnh của
biến công cụ Rank (weak instrument test). Do bài viết chỉ đưa thêm vào một biến
công cụ nên kiểm định ràng buộc xác định quá mức (overidentifying restrictions
test) sẽ được bỏ qua.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mô hình 1
Như đã trình bày ở trên thì Mô hình hồi quy 1 là một kỹ thuật hồi quy với các biến
cơ bản: Inflation,
Inflation, Length, và Openness. Như trong Ball (1994)
và Bowdler (2009), độ dài của thời kỳ giảm lạm phát là một yếu tố quyết định tỷ lệ
đánh đổi. Trong kết quả mô hình của bài viết biến Length cho thấy một mối tương

31
quan dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Tức là khi thời kì giảm lạm phát
càng kéo dài thì tỷ lệ đánh đổi càng lớn hơn, hay là sự đánh đổi giữa lạm phát và
sản lượng càng lớn. Điều này phù hợp với Ball (1994) cho thấy rằng giảm lạm phát
nhanh tức là khi nhà nước thực hiện chiến lược cấp tốc “cold turkey”8
thì tương ứng
với một sự mất mát sản lượng thấp hơn so với khi thực hiện chính sách tuần tự
“gradualist”9
.
Kết quả của mô hình cũng thu được một mối quan hệ nghịch biến giữa mức độ thay
đổi của lạm phát
Inflation và tỷ lệ đánh đổi, nhưng chưa có ý nghĩa thống
kê. Điều này cũng dễ để lý giải vì khi ta xem xét định nghĩa về tỷ lệ đánh đổi, phần
trăm thay đổi của lạm phát là một yếu tố cấu thành mẫu số của tỷ lệ đánh đổi, vì vậy
dĩ nhiên chúng có quan hệ nghịch biến với tỷ lệ đánh đổi. Riêng với biến mức độ
ban đầu của lạm phát Inflation (tức mức lạm phát ở đỉnh thời kỳ giảm phát) có một
mối tương quan âm với tỷ lệ đánh đổi và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, tức là lạm
phát lúc ban đầu của thời kỳ giảm lạm phát càng lớn thì mức độ đánh đổi sản lượng
càng nhỏ.
Đối với biến Openness mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê 5%. Để lý giải cho dấu
của biến độ mở cửa, chúng ta quay trở lại với kết quả từ các mô hình lý thuyết cho
rằng có một tác động nghịch biến của sự mở cửa hơn đến tỷ lệ đánh đổi khi truyền
dẫn tỷ giá tác động gián tiếp thông qua kênh tỷ giá thực. Kết quả hồi quy mô hình 1
được trình bày ở Bảng 4.1.
Bảng 4.1: Kết quả hồi quy Random Effect: Kiểm định tỷ lệ đánh đổi cho 20
quốc gia, 1980-2016 (robust standard errors)
MH1 MH2 MH3 MH4
Length
0.4155***
(0.003)
0.4823***
(0.002)
0.4164***
(0.003)
0. 3106**
(0.049)
8
Giảm nhanh lạm phát bằng cách giảm mạnh tăng trưởng tiền trong thời gian ngắn
9
Giảm lạm phát bằng cách giảm dần mức tăng trưởng tiền trong thời gian dài

32
Inflation
- 0.1185** -0.1080* - 0.1176** -0.1522**
(0.043) (0.079) (0.046) (0.017)

Inflation
- 0.0256 -0.0416 -0. 0251 0.0222
(0.791) (0.695) (0.797) (0.844)
Openness
- 0.0355** -0. 0314** - 0.0002
(0.015) (0.035) (0.986)
Pass through
0.4845** 0.3092 2.1031***
(0.046) (0.248) (0.000)
Op* Pt
-0.0566***
(0.000)
Constant
2.1811** 0.2369 1.7589* 1.0925
(0.012) (0.675) (0.063) (0.203)
Observation 404 404 404 404
R-Squared 0.1944 0.2638 0.2227 0.2488
***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, ** 5%, *
10% Giá trị (…): P-value
4.2. Mô hình 2
Như đã trình bày thì mối quan tâm chính của bài viết này là làm thế nào truyền dẫn tỷ
giá tác động đến tỷ lệ đánh đổi, nên Mô hình 2 bỏ qua biến Openness và thêm biến
Pass Through để xem xét một tác động độc lập của biến Pass Through đến SAC.
Trong mô hình 2, các hệ số ước lượng cho Length, Inflation và
Inflation phù
hợp với Mô hình 1, riêng hệ số ước lượng cho Pass Through là dương và có ý nghĩa ở
mức 5%. Kết quả này cho thấy rằng các nước với một mức độ lớn hơn của truyền dẫn
có xu hướng tỷ lệ đánh đổi lớn hơn, phù hợp với các tác động truyền dẫn tỷ giá thông
qua kênh trực tiếp thông qua giá trong nước. Ta nhớ lại phần mô hình lý thuyết, đối với
truyền dẫn qua kênh trực tiếp thông qua giá cả trong nước thì dấu của biến truyền dẫn
còn mơ hồ do chúng mang dấu âm cho ngành có ký hợp đồng

33
tiền lương danh nghĩa và dấu dương cho ngành sử dụng tiền lương cân bằng theo thị
trường. Khi phân tích thực nghiệm thì biến này mang dấu dương, do đó ta có thể
hiểu tác động của truyền dẫn đến tỷ lệ đánh đổi thông qua kênh trực tiếp đối với
ngành sử dụng tiền lương theo cân bằng thị trường là mạnh mẽ hơn so với ngành ký
hợp đồng tiền lương danh nghĩa. Kết quả mô hình 2 được trình bày ở Bảng 4.1.
4.3. Mô hình 3
Mô hình 3 gồm cả 2 biến Openness và Pass Through. Việc thêm vào cả 2 biến để
xem xét cho ta một kết quả yếu hơn, 2 biến đều mang dấu như mong đợi. Trong khi
biến Pass Through không có ý nghĩa thống kê thì biến Openness có ý nghĩa ở mức
5%. Như vậy xem xét cả 2 biến cùng lúc cho thấy phần nào ảnh hưởng của truyền
dẫn tỷ giá lên mối quan hệ tác động độ mở cửa thương mại đến tỷ lệ đánh đổi. Tất
cả các biến còn lại cũng có kết quả đồng nhất với 2 mô hình trên. Hình 4.1 và Hình
4.2 lần lượt thể hiện mối quan hệ riêng lẻ giữa Openness, Pass Through và SAC.

34
Hình 4.1. Mối quan hệ giữa SAC và Openness

35
Hình 4.2: Mối quan hệ giữa SAC và Pass Through
4.4. Mô hình 4
Tiếp theo ở mô hình 4 chúng ta xem xét các tác động tổng hợp của Openness và
Pass Through. Mô hình 4 gồm một biến tương tác giữa Pass Through và
Openness: Op* Pt. Lý thuyết trình bày ở trên cho thấy một mức độ lớn hơn của
truyền dẫn tỷ giá làm tăng sản lượng do mức giá cao hơn trong các ngành hợp đồng
lương danh nghĩa, và đẩy mạnh tác động dương của mức độ mở cửa đến tỷ lệ đánh
đổi qua kênh trực tiếp. Thật vậy kết quả của mô hình có bằng chứng thống kê mạnh
mẽ, biến Pass Through mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, biến
tương tác giữa truyền dẫn tỷ giá và độ mở cửa thương mại Op* Pt mang dấu âm và
có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này đồng nhất với lý giải của mô hình lý
thuyết.

36
4.5. Mô hình 5
Mô hình 5 nhằm giải thích cho nội sinh tiềm năng giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm
phát. Mô hình 5 có sử dụng một kỹ thuật hồi quy đơn giản và sử dụng thêm biến
công cụ. Biến công cụ ở đây được đặt tên là Rank chính là thứ tự xếp hạng của
truyền dẫn ước lượng thông qua các nước trong mẫu, do mẫu của bài viết gồm 20
quốc gia nên Rank sẽ có giá trị từ 1 đến 20. Riêng với mô hình 5 này bài viết sử
dụng hồi quy biến công cụ IV theo kỹ thuật ước lượng 2SLS. Kết quả cho ra giá trị
P thấp hơn so với các mô hình trước, do đó có ý nghĩa thống kê mạnh hơn đối với
mô hình biến công cụ. Tuy nhiên với biến Openness lại chưa có ý nghĩa thống kê.
Kết quả của biến Rank đại diện cho truyền dẫn tỷ giá cũng có dấu dương và có ý
nghĩa thống kê ở mức 10%, do vậy một lần nữa ta có thể kết luận mức độ truyền
dẫn tỷ giá càng lớn thì sự đánh đổi của lạm phát và sản lượng càng lớn.
Bảng 4.2: Kết quả hồi quy mô hình 5
SAC Coef. Robust Std. Err. z P>|z|
Rank .4619 .2684 1.72 0.085
Length .5454 .1317 4.14 0.000
Inflation -0.0377 0.0547 -0.69 0.491

Inflation -.1243 .0904 -1.37 0.169
Openness -.0021 .0104 -0.20 0.840
Constant -.0460 .7335 -0.06 0.950
4.5.1. Kiểm định biến nội sinh
Ho: Biến là Pass Through là ngoại sinh
Robust regression F(1,19) = 0.1108 (p = 0.7428)
(Adjusted for 20 clusters in country)

37
Để kiểm định cho hồi quy biến công cụ trên, đầu tiên bài viết sử dụng kiểm định
biến nội sinh cho Pass Through. Kết quả thu được p-value > 0.01 vì vậy ta không
thể bác bỏ giả thiết H0, vì vậy tức là Pass Through là biến ngoại sinh, không có
tương quan với phần dư và chúng ta thu được một kết quả đáng tin cậy.
4.5.2. Kiểm định biến công cụ
First-stage regression summary statistics
Variable R-sq. Adjusted Partial Robust Prob > F
R-sq. R-sq. F(1,19)
Pass Through 0.7184 0.7148 0.6846 20.7052 0.0002
(F statistic adjusted for 20 clusters in country)
Bài viết cũng sử dụng kiểm định F để kiểm định cho độ mạnh của biến công cụ. Ta
có R bình phương = 71.84% và giá trị thống kê F = 20.7052 là khá lớn và có ý nghĩa
thống kê ở mức 1%. Nên ta có thể kết luận biến công cụ đủ mạnh để đại diện cho
truyền dẫn tỷ giá.
4.6. Kết quả khi loại trừ giá trị ngoại lai
Do số lượng các quan sát và tính chất của bộ dữ liệu, Daniels et al. và Bowdler đã
đề nghị kiểm định cho giá trị ngoại lai tiềm năng. Do đó, bài viết dựa trên Daniels
và kiểm định cho giá trị ngoại lai bằng cách: đầu tiên, hồi quy với SAC là biến phụ
thuộc và Inflation,
Inflation, Length, Openness, Pass Through và một
hằng số là biến độc lập. Sau đó, sử dụng kiểm định DFITS như là một tiêu chí để
phát hiện các giá trị ngoại lai. Các giá trị ngoại lai được xác định khi có trị tuyệt đối
của DFITS lớn hơn 2*sqrt(k/n). Với k là số lượng biến độc lập (k=5), n là số quan
sát của hồi quy (n = 404). Bài viết thu được 6 giá trị ngoại lai gồm có Finland giai
đoạn (1989-1996), Ireland (1989-1993), Ireland (2011-2015), Portugal (2006-2009),
Spain (2011-2015), và United States (2005-2009)10
. Bài viết tiếp tục thực hiện lại
các mô hình trên và thu được kết quả hầu như tương tự với các mô hình trên. Hầu
10
Xem Phụ lục 2 – Bảng 6.9

38
như tất cả các biến đều có ý nghĩa mạnh mẽ hơn. Như vậy có thể thấy kết quả các
mô hình ở trên của bài nghiên cứu phụ thuộc nhiều vào giá trị ngoại lai, giá trị ngoại
lai làm chệch đi kết quả của mô hình.
Bảng 4.3: Kết quả hồi quy khi loại bỏ giá trị ngoại lai: Kiểm định tỷ lệ
đánh đổi cho 20 quốc gia, 1980-2016 (robust standard errors)
MH1 MH2 MH3 MH4 MH5
Length
0.3334** 0.3885*** 0.3325** 0.2286* 0.4291***
(0.014) (0.005) (0.013) (0.074) (0.000)
Inflation
-0.0718*** -0.0662*** -0.0721*** -0.0985*** -0.0189*
(0.003) (0.000) (0.002) (0.000) (0.284)

Inflation
-0.0612 -0.0677 -0.0583*** -0.0135 -0.1184***
(0.186) (0.180) (0.191) (0.743) (0.001)
Openness
-0.0379*** -0.0333*** -0.0038 -0.0057
(0.003) (0.006) (0.820) (0.438)
Pass through
0.5740*** 0.3602** 2.1272 *** 0.5187 ***
(0.000) (0.032) (0.002) (0.007)
Op* Pt
-0.0589***
(0.009)
Constant
2.4115*** 0.3429 1.9294** 1.3245* 0.2920
(0.004) (0.553) (0.020) (0.091) (0.582)
Observation 372 372 372 372 372
R-squared 0.2572 0.3781 0.3177 0.3052 0.3946
***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, ** 5%, * 10%
Giá trị (…): P-value

39
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN
5.1. Tổng kết nghiên cứu
Nói tóm lại, trong bài nghiên cứu này bám sát nghiên cứu của Daniel và VanHoose
(2013) bài viết đã khám phá được một mô hình lý thuyết đơn giản cho phép giải
thích mức độ truyền dẫn tỷ giá và mức độ mở cửa thương mại phát huy tác dụng
đồng thời vào sự đánh đổi lạm phát – sản lượng. Mô hình lý thuyết này dự đoán
rằng cả hai yếu tố trên có tác động tương tác đến tỷ lệ đánh đổi, tuy nhiên còn mơ
hồ về chiều hướng tác động khi phải xem xét nhiều trường hợp khác nhau như qua
kênh truyền dẫn trực tiếp hay kênh truyền dẫn gián tiếp. Để xác nhận tầm quan
trọng thực tiễn của sự tương tác kỳ vọng này, cần phải có kiểm định thực nghiệm sự
ảnh hưởng của nhiều yếu tố như mức độ mở cửa, mức độ truyền dẫn, và nhiều yếu
tố khác đến tỷ lệ đánh đổi trong dữ liệu các nước. Kết quả thực nghiệm của bài viết
cũng đã trả lời phần nào cho các câu hỏi đặt ra ở phần đầu: thứ nhất, độ mở cửa
thương mại có tác động nghịch biến với tỷ lệ đánh đổi, thứ hai, mức độ truyền dẫn
có tác động đồng biến với tỷ lệ đánh đổi, và cuối cùng tác động tổng hợp của truyền
dẫn tỷ giá và độ mở của thương mại nghịch biến với tỷ lệ đánh đổi. Nền tảng lý
thuyết cũng như hướng nghiên cứu của bài viết này đã mở ra nhiều hướng nghiên
cứu trong tương lai để hiểu rõ hơn cách mà mở cửa thương mại ảnh hưởng đến mối
quan hệ đánh đổi giữa lạm phát và sản lượng ở các nước. Xem xét các yếu tố cấu
trúc của nền kinh tế của từng quốc gia riêng lẻ và kiểm định bằng dữ liệu chuỗi thời
gian thay vì dữ liệu xuyên quốc gia được xem là một hướng đi sâu và chi tiết hơn để
thực hiện trong tương lai.
5.2. Hạn chế của bài nghiên cứu và hướng mở rộng
5.2.1. Đối với mô hình lý thuyết:
Trong mô hình mối quan hệ giữa độ mở cửa thương mại, mức độ truyền dẫn và tỷ lệ
đánh đổi (được trình bày ở mục 3.1.4), theo Daniels và VanHoose (2013) thì để
đơn giản hóa, ông chỉ giới hạn phân tích tính cứng nhắc của tiền lương trong mô

Ảnh Hưởng Của Truyền Dẫn Tỷ Giá, Độ Mở Cửa Thương Mại Đến Tỷ Lệ Đánh Đổi Lạm Phát.doc

Ảnh Hưởng Của Truyền Dẫn Tỷ Giá, Độ Mở Cửa Thương Mại Đến Tỷ Lệ Đánh Đổi Lạm Phát.doc

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Ảnh Hưởng Của Truyền Dẫn Tỷ Giá, Độ Mở Cửa Thương Mại Đến Tỷ Lệ Đánh Đổi Lạm Phát.doc

Similar to Ảnh Hưởng Của Truyền Dẫn Tỷ Giá, Độ Mở Cửa Thương Mại Đến Tỷ Lệ Đánh Đổi Lạm Phát.doc (9)

More from Dịch vụ viết đề tài trọn gói Liên hệ ZALO/TELE: 0973.287.149

More from Dịch vụ viết đề tài trọn gói Liên hệ ZALO/TELE: 0973.287.149 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Ảnh Hưởng Của Truyền Dẫn Tỷ Giá, Độ Mở Cửa Thương Mại Đến Tỷ Lệ Đánh Đổi Lạm Phát.doc