Tài liệu Kiểm chứng lý thuyết khu vực tiền tệ tối ưu - trường hợp lựa chọn chế độ tỷ giá cho việt nam

Kiểm chứng lý thuyết khu vực tiền tệ tối ưu Trường hợp lựa chọn chế độ tỷ giá cho Việt nam ∗ Lê Hồng Giang† Ngày 7 tháng 9 năm 2006 Tóm tắt nội dung Bài viết này thực hiện việc kiểm chứng thực nghiệm bốn tiêu chí của lý thuyết Khu vực tiền tệ tối ưu (Optimum Currency Area – OCA): tính cứng nhắc danh nghĩa, tính cứng nhắc thực, mức độ mở cửa, và tính bất cân xứng của các cú sốc bên ngoài. Bài viết này sử dụng phương pháp mô phỏng để kiểm chứng, với lập luận rằng các nghiên cứu khác sử dụng phương pháp kiểm chứng kinh tế lượng có thể bị sai lệch vì hai nguyên nhân thiết kế sai mô hình kinh tế lượng và bỏ qua đặc điểm nội sinh của vấn đề nghiên cứu. Bài viết cũng trình bày một ứng dụng của phương pháp mô phỏng này để phân tích các cơ chế tỷ giá hối đoái khác nhau cho Việt Nam. Thuật ngữ then chốt: OCA, Chế độ tỷ giá, CGE ∗ Bài viết này được chuẩn bị cho buổi thuyết trình tại Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright, TPHCM, Việt nam. Một phiên bản trước đó của bài viết này đã được trình bày tại Đại học Quốc gia Australia, tháng 9 năm 2005. † Giảng viên, FETP. Email: [email protected], Tel: 84-8-9325103 1 Giới thiệu Từ sau bài nghiên cứu đột phá của Mundell (1961), lý thuyết Khu vực Tiền tệ Tối ưu (Optimum Currency Area – OCA) đã trở thành một lý thuyết chính để: (i) đánh giá khả năng tồn tại của một khu vực tiền tệ chung cho một nhóm nước và (ii) chọn một cơ chế tỷ giá hối đoái tối ưu cho một quốc gia cụ thể. Lý thuyết này thiết lập một số tiêu chí cho một khu vực với nhiều quốc gia khác nhau có thể trở thành một OCA. Trong OCA đó các quốc gia tốt nhất là dùng chung một đồng tiền do một cơ quan tiền tệ duy nhất quản lý, và đồng tiền đó cần được thả nổi đối với đồng tiền của các OCA khác. Sau Mundell (1961), nhiều tác giả khác đã đóng góp thêm nhiều phát triển cho lý thuyết OCA. Trên phương diện lý thuyết, McKinnon (1963), Kenen (1969), Vaubel (1976), Sala-i Martin & Sachs (1991), Masson & Taylor (1993), Bayoumi (1994), Ricci (1997), Alesina & Barro (2000) đã đề xuất thêm một số tiêu chí cho OCA và xây dựng một số mô hình toán để minh họa lý thuyết. Trên phương diện thực nghiệm, Bayoumi & Eichengreen (1996), Bayoumi & Mauro (1999), Velasco (2000), de Brouwer (2001), Wyplosz (2001) cùng nhiều người khác đã vận dụng lý thuyết OCA cho châu Âu và Đông Á để đánh giá khả năng tồn tại của một đồng tiền chung trong các khu vực này hay các hình thức tỷ giá hối đoái khác cho từng nước hay nhóm nước trong khu vực. Trong số các nghiên cứu thực nghiệm về lý thuyết OCA, một số tác giả đã kiểm chứng các tiêu chí OCA bằng phương pháp kinh tế lượng (Heller 1978, Holden, Holden & Suss 1979, Savvides 1990, Rizzo 1998, Berger, Sturm & de Haan 2000, von Hagen & Zhou 2002). Tất cả các nghiên cứu này đều sử dụng số liệu của nhiều quốc gia khác nhau để chạy hồi qui các cơ chế tỷ giá hối đoái hiện tại theo các biến số kinh tế khác. Mặc dù các nghiên cứu này rất chặt chẽ về mặt số liệu và kỹ thuật tính toán, chúng đều mắc phải hai vấn đề về phương pháp luận. Thứ nhất, khi đặt biến cơ chế tỷ giá hối đoái vào vế trái của các mô hình kinh tế lượng, các tác giả này giả định rằng việc chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái là một biến nội sinh được xác định theo các yếu tố kinh tế khác. Trên thực tế có một quan điểm (Goodhard 1995) cho rằng cơ chế tỷ giá hối đoái hoàn toàn được xác định bên ngoài phạm vi tính toán về mặt kinh tế, mà chỉ bởi các yếu tố khác như chính trị trong trường hợp của Liên minh Tiền tệ châu Âu (EMU). Ngay cả nếu không quá cực đoan như vậy, hầu hết các nhà kinh tế học cũng sẽ đồng ý rằng việc chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái là một quyết định chính sách có tính ngoại sinh. Cho dù các yếu tố kinh tế có ảnh hưởng đến quyết định chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái, người ta cần phải xây dựng một lý thuyết về hành vi của những người đưa ra quyết định để nội sinh hóa việc chọn lựa cơ chế tỷ giá (để có thể để nó sang vế trái của mô hình). Thứ hai, vì OCA là một lý thuyết chuẩn tắc, những yếu tố kinh tế ảnh hưởng đến việc chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái về mặt lý thuyết phải là các yếu tố có trước khi cơ chế tỷ giá hối đoái được xác lập. Trong khi đó, toàn bộ số liệu sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm hiện thời đều là số liệu sau khi cơ chế tỷ giá đã được thực hiện. Tạm gác qua một bên khả năng các nhà hoạch định chính sách có thể chọn lựa một cơ chế sai lầm, mà điều này xem ra rất có thể đúng bởi khủng hoảng tỷ giá hối đoái khá phổ biến trên thế giới, rõ ràng một cơ chế tỷ giá nếu được chọn sẽ ảnh hưởng đến môi trường kinh tế và các biến số kinh tế quan sát được. Đây là vấn đề nội sinh mà Frankel & Rose (1998) đã chỉ 1 ra và nó sẽ làm giảm đáng kể sức mạnh của các phép kiểm chứng kinh tế lượng. Người ta có thể cố gắng cứu vãn vấn đề này bằng cách sử dụng số liệu ngay trước khi chuyển đổi cơ chế tại mỗi nước. Tuy nhiên, phương pháp này sẽ có một khó khăn khác; đó là khoảng thời gian giữa các lần chuyển đổi cơ chế khác nhau tại các nước khác nhau có thể quá xa đến mức việc so sánh số liệu của các nước khác nhau ở các thời điểm khác nhau trở nên vô nghĩa. Thêm vào đó, một số nghiên cứu đặt ra vấn đề về “nỗi e sợ thả nổi” (Calvo & Reinhart 2000), cho rằng ở nhiều nước mặc dù cơ chế tỷ giá được tuyên bố là thả nổi nhưng thực tế vẫn là cố định. Những mô hình kinh tế lượng sử dụng các định nghĩa về cơ chế tỷ giá chính thức so với thực tế có thể dẫn đến khác biệt lớn cho các kết quả kiểm chứng. Đáng tiếc là chưa có sự thống nhất giữa các nhà nghiên cứu về định nghĩa nào nên được sử dụng. Để tránh những vấn đề này trong việc kiểm chứng lý thuyết OCA, bài viết này đề suất một phương pháp luận khác và sử dụng số liệu thực tế từ Việt Nam để thực hiện phép kiểm chứng. Ngoài mối quan tâm riêng của tác giả đối với nền kinh tế Việt Nam, đất nước này còn có một số đặc điểm kinh tế giúp cho việc kiểm chứng lý thuyết OCA trở nên dễ dàng hơn. Thứ nhất, Việt Nam có tính cứng nhắc danh nghĩa và tính cứng nhắc thực cao vì đất nước đang trên đường chuyển đổi từ kinh tế kế hoạch sang kinh tế thị trường. Thứ hai, đó là một nền kinh tế rất nhỏ và mở cửa trong một khu vực năng động nhất của thế giới. Vì thế, cơ chế tỷ giá hối đoái sẽ rất quan trọng đối với thành quả kinh tế của Việt Nam. Cho dù bài viết này hướng tới Việt Nam một cách cụ thể, nhưng phương pháp luận sử dụng ở đây có thể được ứng dụng cho một quốc gia bất kỳ với những cơ chế tỷ giá hối đoái khác. Bài viết này có cơ cấu như sau. Phần kế tiếp sẽ phác thảo một phương pháp khác ngoài kỹ thuật kiểm chứng kinh tế lượng truyền thống để kiểm chứng lý thuyết OCA. Phần tiếp theo sẽ mô tả ngắn gọn cơ cấu của mô hình lý thuyết và thuật toán giải. Cuối cùng là phần trình bày kết quả của phép kiểm chứng và kết luận. 2 Phương pháp luận Có hai phương pháp thực nghiệm chính trong kinh tế học. Phương pháp truyền thống sử dụng các kỹ thuật kinh tế lượng để ước lượng từ số liệu thực tế các thông số của một phương trình hay một hệ phương trình đại diện cho một lý thuyết kinh tế nào đó. Sau đó, các thông số đã được ước lượng sẽ được sử dụng để kiểm chứng một giả thiết (lý thuyết) hoặc để dự báo/mô phỏng tương lai hay các tình huống giả định. Phương pháp này rất chặt chẽ xét trên cơ sở thống kê. Nó cũng tương thích với quan điểm khoa học thực chứng rất phổ biến: triển khai một lý thuyết trừu tượng rồi xác nhận lý thuyết đó bằng số liệu thực tế. Tuy nhiên, trong kinh tế học, phương pháp luận này có hai nhược điểm. Thứ nhất, số liệu kinh tế không có nhiều, đặc biệt là số liệu phù hợp trực tiếp với một lý thuyết trừu tượng nhất định. Kết quả là, các mô hình kinh tế lượng thường rất hạn chế về số biến số, phương trình, và bình diện thời gian (số thời đoạn, độ trễ, độ dẫn). Vì thế, thật khó mà biến đổi toàn bộ một lý thuyết kinh tế trừu tượng thành một mô hình kinh tế lượng để kiểm chứng hay mô phỏng mà thường phải giảm bớt số biến và số phương trình. Nhược 2 điểm thứ hai mà nhiều người biết đến dưới tên gọi “Phê phán Lucas” (Lucas, 1973), đó là khi phương pháp này được sử dụng để dự báo hay mô phỏng. Sự phê phán này rất đơn giản nhưng đầy sức thuyết phục: các mô hình kinh tế lượng sau khi đã được ước lượng chỉ phản ánh quá khứ đã xảy ra, vì thế không thể sử dụng để dự báo cho tương lai hay các tình huống giả định khác chưa thực sự xảy ra. Hướng thứ hai trong kinh tế thực nghiệm là phương pháp căn chỉnh mô hình (calibration methodology). Phương pháp này chỉ sử dụng một số dữ liệu giới hạn để “căn chỉnh” một lý thuyết trừu tượng, nghĩa là gán những giá trị có ý nghĩa nhất hay được nhất trí nhất (về mặt lý thuyết hay thực nghiệm) cho các thông số của mô hình lý thuyết để mô hình phản ánh sát thực tế nhất. Sau đó, mô hình định lượng này có thể được sử dụng để dự báo hay mô phỏng bằng cách thay đổi các thông số hay các biến ngoại sinh của mô hình để minh hoạ các tình huống mong muốn. Phương pháp này khắc phục hai nhược điểm của phương pháp đầu tiên, nhưng nó lại có những bất lợi khác. Nhược điểm quan trọng nhất của nó là nó thiếu nền tảng thống kê và do đó người ta không thể đánh giá sự chắc chắn của mô hình và độ tin cậy của các kết quả. Đã có những nỗ lực đánh giá “độ nhạy” của các thông số mô hình và “khoảng tin cậy” của các kết quả của một mô hình căn chỉnh trên cơ sở thống kê (Arndt & Perason 1998, Wilcoxen 2004). Tuy nhiên phương pháp này vẫn đang bị chỉ trích rộng rãi vì thiếu sự chặt chẽ về mặt thống kê và quá chủ quan. Bất chấp những phê phán nói trên, phương pháp căn chỉnh đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực kinh tế học. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của phương pháp này là mô hình cân bằng tổng thể khả tính (computable general equilibrium, CGE); kỹ thuật này đã được sử dụng rộng rãi và thành công trong những vấn đề kinh tế vĩ mô như ngoại thương, thuế khoá, việc làm, và phân phối thu nhập. Cũng có một vài tác giả sử dụng phương pháp này trong lĩnh vực lý thuyết OCA và chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái (Siriwardana 1997, McKibbin & Bok 1998, Bacchetta & van Wincoop 2001, McKibbin & Le 2004)1 . Sử dụng kỹ thuật CGE để tìm hiểu lý thuyết OCA là một cách rất tốt để tránh hai khó khăn nói ở trên của phương pháp kiểm chứng kinh tế lượng. Các cơ chế tỷ giá hối đoái khác nhau có thể được thực hiện như những tình huống giả định khác nhau cho một nền kinh tế mà không cần dựa vào các số liệu hậu suy. Chúng cũng có thể được định nghĩa một cách rõ ràng để tránh sự pha tạp giữa các định nghĩa chính thức với định nghĩa thực tế. Bằng cách này, chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái được xử lý như một biến số chính sách ngoại sinh và các thông số khác của mô hình có thể được kiểm soát để duy trì điều kiện các yếu tố khác không thay đổi khi so sánh giữa các cơ chế tỷ giá. Để khai thác các ưu điểm của phương pháp căn chỉnh, bài viết này sẽ sử dụng phương pháp này nhằm thực hiện việc kiểm chứng lý thuyết OCA. Cụ thể, một mô hình CGE động của Việt Nam sẽ được phát triển và căn chỉnh cho mục đích này. Mô hình là một phần trong phiên bản 62g của phần mềm G-Cubed của McKibbin & Wilcoxen (1999). Mô hình đa khu vực này đặc biệt phù hợp để khảo sát cơ chế tỷ giá hối đoái vì nó cho phép ta xem xét một đất nước trong bối cảnh khu vực và quốc tế, trong đó chính sách tỷ giá hối đoái có một vai trò quan trọng. Sau khi xây dựng mô hình, một số mô phỏng sẽ được thực hiện cho các tình huống khác nhau tiêu biểu cho các tiêu chí khác nhau của lý thuyết 1 Một số tác giả khác cũng sử dụng phương pháp căn chỉnh cho các mô hình nhỏ hơn để kiểm định lý thuyết OCA và chọn lựa cơ chế tỷ giá hối đoái (Monacelli 2004). 3 OCA. Kết quả mô phỏng sẽ được đánh giá so với những gì được dự đoán qua lý thuyết OCA. Một tiêu chí của lý thuyết OCA sẽ được xem là “được xác nhận qua kiểm chứng” nếu kết quả mô phỏng hỗ trợ cho dự đoán của lý thuyết. Bảng 1 trình bày tóm tắt các tiêu chí OCA sẽ được kiểm chứng. Bảng 1: Các tiêu chí OCA Các tiêu chí Mức độ Cơ chế được ưa chuộng Cứng nhắc danh nghĩa Cao Thấp Linh hoạt Cố định Cứng nhắc thực (Lao động và vốn) Cao Thấp Linh hoạt Cố định Độ mở của nền kinh tế Thấp Cao Cố định Linh hoạt Bất cân xứng của các cú sốc Cao Thấp Linh hoạt Cố định Đây là những tiêu chí được kiểm chứng và được tham khảo nhiều nhất trong các nghiên cứu thực nghiệm về lý thuyết OCA2 . Phép kiểm chứng sẽ xác định phản ứng của nền kinh tế Việt Nam trước một vài cú sốc dưới hai cơ chế tỷ giá hối đoái khác nhau. Theo Mundell (1961), cơ chế tối ưu là cơ chế làm cho nền kinh tế ổn định hơn về sản lượng, lạm phát, và việc làm. Ngoài ra, người ta cũng có thể xác định sự tối ưu theo mức phúc lợi của dân chúng, mà những yếu tố này có thể được đo lường một cách gián tiếp thông qua tiêu dùng thực của các hộ gia đình. Trước khi xem xét kỹ hơn các cú sốc và cách đo lường tình trạng tối ưu, ta cần xem xét mô hình lý thuyết của nền kinh tế Việt nam kỹ hơn ở phần tiếp theo. 3 Mô hình lý thuyết 3.1 Mô hình Sản xuất Đây là một mô hình cân bằng tổng quát động và đa khu vực, với bốn khu vực (Việt Nam, Hoa Kỳ, phần còn lại của OECD, và phần còn lại của thế giới) và sáu ngành sản xuất (năng lượng, khoáng sản, nông nghiệp, công nghiệp nặng, công nghiệp nhẹ, và dịch vụ). 2 Hai tiêu chí khác về đa dạng kinh tế và cơ chế ngân sách liên bang (Kenen 1969, Sala-i Martin & Sachs 1991) không được kiểm chứng trong bài viết này vì tiêu chí đầu không được tất cả các nhà kinh tế nhất trí, còn tiêu chí sau không áp dụng được cho Việt Nam và phần lớn các nước trên thế giới trong điều kiện chính trị và quốc tế hiện tại. 4 Ngoài sáu ngành chính còn có hai ngành sản xuất vốn cố định cho doanh nghiệp (ngành Y) và sản xuất tài sản cố định cho hộ gia đình (ngành Z). Trong mỗi khu vực, tổng sản lượng mỗi hàng hoá i được định nghĩa là: Yi = Ci + Ii + Gi + Xi + Vi + 6 X Zji + ZY i (1) j=1 trong đó, Ci là tiêu dùng hàng hoá i của các hộ gia đình, Ii là đầu tư gộp của ngành sản xuất i, Gi là tiêu dùng hàng hoá i của chính phủ, Xi là tổng xuất khẩu hàng hoá i, Vi là thay đổi hàng tồn kho của ngành i, Zji là nguyên liệu đầu vào của ngành i đối với hàng hoá j. Tổng cung hàng hoá i là sự kết hợp theo dạng CES giữa sản lượng trong nước của ngành i và tổng nhập khẩu hàng hoá i từ các khu vực khác. Ở đây, giả định Armington được áp dụng:  σ σ−1  1 σ1 −1 σ1 −1 1 σ1 σ1 M D (2) + δi IMPi Yi = δi Qi trong đó Qi là sản lượng nội địa của ngành i, IM Pi là tổng nhập khẩu hàng hoá i mà cũng là kết hợp theo dạng CES của nhập khẩu hàng hoá i từ các khu vực khác. Mỗi ngành có một hàm sản xuất CES từ bốn yếu tố đầu vào: vốn (K), lao động (L), năng lượng (E), và nguyên vật liệu (M): " Qi = Ai X σp −1 σp p # σ σ−1 p δj xj (3) j=KLEM Hai yếu tố đầu vào sau (năng lượng và nguyên vật liệu) là sự kết hợp CES từ sáu hàng hoá cơ bản. Các doanh nghiệp trong từng ngành sẽ tối đa hoá lợi nhuận, phụ thuộc vào điều kiện ràng buộc về tính cứng nhắc của vốn cố định: Z M ax ∞ [(1 − τ )(Pi Qi − W L − PE xE − PM xM ) − (1 − τI )PI I] e−(Rs −n) ds (4) t Phụ thuộc vào điều kiện dKi = Ji − (δi + n)Ki dt trong đó, τ là thuế suất thu nhập công ty, taui là khấu trừ thuế đầu tư (investment tax credit), Ji là đầu tư ròngR vào ngành i, δi là tỷ lệ khấu hao trong ngành i, n là tỷ lệ tăng s trưởng dân số, và Rs = t r(ν)dν. Cầu đầu tư gộp trong từng ngành là một hàm tuyến tính theo đầu tư ròng cộng với chi phí đầu tư dạng hàm bậc hai (McLaren 1990): Ii = Ji + 5 Φi Ji2 2 Ki (5) Giải bài toán liên thời gian (4) cùng với phương trình (5) ta được cầu của từng ngành sản xuất đối với L, E, M:  −σp Pj σp −1 j = L, E, M (6) xij = δj Ai Qi Pi Và cầu đầu tư ròng trong ngành i: Ji = 1 2 (q − 1)Ki 2Φi i trong đó qi là giá trị Tobin Q của ngành i và được xác định bởi:  Z ∞ 2 ∂Qi I Φi Ji (1 − τ )Pi + (1 − τI )P e−(Rs +δi ) ds qi = ∂Ki 2 Ki2 t (7) (8) Theo Hayashi (1979), một số doanh nghiệp thường nhìn về quá khứ và họ không tuân theo qui luật đầu tư (7) trong đó sử dụng giá trị Tobin Q có tính chất nhìn về tương lai tại thời điểm t. Thay vì thế, họ thực hiện quyết định đầu tư dựa trên giá trị Tobin Q trước đó. Giả định ξ phần trăm trong ngành i là những doanh nghiệp nhìn về tương lai và tỷ lệ phần trăm còn lại 1 − ξ là những doanh nghiệp nhìn về quá khứ. Hàm đầu tư hiệu chỉnh trở thành: 1 2 1 2 (qt − 1)Ki + (1 − ξ) (q − 1)Ki (9) Ii = ξ 2Φi 2Φi t−1 Ngành sản xuất vốn cố định cho doanh nghiệp Hàng hoá đầu tư I được sản xuất ra bởi ngành thứ bảy, tiêu biểu cho cột đầu tư trong bảng nhập lượng-xuất lượng (IO table) của mỗi nền kinh tế. Ngành này cũng có công nghệ CES và sử dụng vốn, lao động, năng lượng và các nguyên vật liệu công nghiệp chế tạo (K, L, E, M ) từ 6 ngành kia. Do đó, cầu các yếu tố sản xuất của ngành này cũng giống hệt cầu yếu tố sản xuất của các ngành sản xuất hàng hóa kia. Cung lao động Cung lao động được giả định là hoàn toàn không co dãn trong dài hạn, dễ dàng lưu chuyển giữa các ngành trong từng khu vực, nhưng hoàn toàn không lưu chuyển giữa các khu vực. Do đó, tiền lương đồng nhất giữa các ngành trong từng khu vực, nhưng khác biệt nhau giữa các khu vực. Trong dài hạn, tiền lương điều chỉnh để cân bằng thị trường lao động, nhưng trong ngắn hạn, tiền lương được xác định bởi mô hình hợp đồng tính lương theo hai giai đoạn liên tiếp:  e α  1−α  β Pt+1 Pt Lt Wt = Wt−1 (10) Pt Pt−1 L̄ Hộ gia đình Mỗi hộ gia đình tối đa hoá hàm thỏa dụng: Z ∞ Ut = ln(Cs )e−(θ−n)(s−t) ds t 6 (11) với điều kiện ràng buộc: Z ∞ Cs e−(Rs −n)(s−t) ds = Ht + Ft (12) t trong đó Cs là hàm kết hợp CES của hộ gia đình vào thời điểm s, θ là suất chiết khấu của hộ gia đình. Ht là tài sản con người của hộ gia đình và Ft là tài sản tài chính vào thời điểm t, được xác định như sau: ! # " Z ∞ 6 X Ws Y h G (13) (1 − τ1 ) Ls + T Rs e−(Rs −n)(s−t) ds Ht = Ls + L s + Ps t h=1 6 X M 2t Ft = + Bt + At + qti Kti Pt i=1 (14) trong đó T Rs là chuyển giao ròng từ chính phủ sang hộ gia đình vào thời điểm s. M 2t là số dư tiền tệ vào thời điểm t, Bt là tổng trái phiếu chính phủ, At là tổng tài sản nước ngoài ròng, q i K i là giá trị trên thị trường cổ phiếu của ngành i. Giải hệ phương trình (11) và (12) ta có phương trình Euler cho các hộ gia đình: Ċs = rs − θ Cs (15) Lấy tích phân phương trình Euler (15) trong toàn bộ thời gian sống của mỗi hộ gia đình, ta được tổng tiêu dùng tại một thời điểm bất kỳ có giá trị phù hợp với Giả thiết Thu nhập Thường xuyên (Permanent Income Hypothesis): Ct = 1 (θ − n)(Ft + Ht ) ∀t Pt (16) Tuy nhiên, dựa vào bằng chứng của Campbell và Mankiw (1990) và Hayashi (1982), người ta giả định rằng một số người tiêu dùng chỉ có tầm nhìn ngắn hạn trong quyết định tiêu dùng của họ, nghĩa là họ dựa vào kinh nghiệm khi ra quyết định tiêu dùng: tiêu dùng một tỷ lệ cố định γ trong thu nhập sau thuế IN C. Ta ký hiệu tỷ lệ người tiêu dùng bình thường (có tư duy hợp lý) là ψ, tổng chi tiêu tiêu dùng yt (tổng tiêu dùng danh nghĩa) là: yt = ψ(θ − n)(Ft + Ht ) + (1 − ψ)γIN Ct (17) Chính phủ Chi tiêu của chính phủ vào hàng hoá và dịch vụ được giả định là ngoại sinh và theo những tỷ lệ cố định cho từng hàng hoá. Chi tiêu của chính phủ bao gồm thanh toán nợ chính phủ, khấu trừ thuế đầu tư, và chuyển giao cho hộ gia đình. Thu chính phủ hình thành từ thuế (thuế bán hàng, thuế thu nhập công ty và thuế thu nhập cá nhân) và từ việc bán trái phiếu chính phủ mới. Lưu ý rằng cho dù các cá nhân sống một cách vô hạn, và họ có khả năng dự báo chính xác tương lai, những người tiêu dùng mà ra quyết định dựa vào kinh nghiệm trong phương trình (17) sẽ làm cho mô hình sai lệch với nguyên tắc tương 7 đương Ricardo cổ điển, nghĩa là việc chọn lựa tài trợ thâm hụt ngân sách thông qua thuế hay trái phiếu sẽ có ảnh hưởng thực đối với tổng tiêu dùng của hộ gia đình trong ngắn hạn. Ràng buộc ngân sách chính phủ là: Ḃt = Dt = (rt − n)Bt + Gt + T Rt − Tt (18) trong đó B là trữ lượng nợ (trái phiếu chính phủ), D là thâm hụt ngân sách, T R là chuyển giao cho hộ gia đình, G là tổng chi tiêu chính phủ, và T là tổng thu thuế trừ đi khấu trừ thuế đầu tư. Cho dù nguyên tắc tương đương Ricardo không đúng trong trường hợp này, chúng ta vẫn giả định không có trò chơi Ponzi đối với sự tích luỹ nợ chính phủ, nghĩa là: lim Bs e−(r−n)(s−t) = 0 s→∞ (19) Điều này cho phép ta lấy tích phân phương trình ràng buộc ngân sách chính phủ (18) để tìm điều kiện cho trữ lượng nợ chính phủ hiện tại: Z ∞ Bt = (Ts − Gs − T Rs )e−(Rs −n)(s−t) ds (20) t Ngoại thương và Dòng vốn Tổng nhập khẩu hàng hóa i có thể tính được từ phương trình (2). Tổng nhập khẩu này được phan tách theo nguồn nhập bằng hàm CES. Tổng xuất khẩu hàng hóa i của mỗi nước là tổng cầu nhập khẩu hàng hóa đó từ các nước còn lại. Giá nhập khẩu của mỗi loại hàng hóa trong mỗi nước là giá xuất khẩu ở nước xuất nhân với tỷ giá hối đoái tương đương cộng với thuế nhập khẩu: uj j u PiM = (1 + τiM )Eju PiX (21) uj u trong đó PiM là giá nhập khẩu hàng hoá i từ khu vực j vào khu vực u, τiM là thuế nhập u khẩu hàng hoá i trong khu vực u, Ej là tỷ giá hối đoái của đồng tiền u so với đồng tiền j j, và PiX là giá xuất khẩu hàng hoá i trong khu vực j. Tình trạng mất cân đối cán cân thương mại được bù trừ bằng dòng vốn lưu chuyển giữa các khu vực. Mỗi khu vực được giả định là tích luỹ tài sản nước ngoài theo tỷ lệ cố định với năm cơ sở. Vốn được giả định là lưu chuyển tự do giữa các khu vực, vì thế sinh lợi từ vốn tại các khu vực khác nhau phải tuận theo qui luật ngang bằng lãi suất do kinh doanh hưởng chênh lệch: E˙ j (22) ik + µk = ij + µj + kj Ek trong đó ik là lãi suất khu vực k, µk là phí đền bù rủi ro khu vực k, và E jk là tỷ giá hối đoái giữa các đồng tiền của hai khu vực. 3.2 Thuật toán giải Mô hình được thực hiện trong gói phần mềm G-Cubed và được căn chỉnh bằng cơ sở dữ liệu GTAP. Tất cả các thông số được xác định để làm cho mô hình tái tạo số liệu năm 8 cơ sở 1996. Sau đó bài toán sẽ được giải bằng thuật toán McKibbin, thay thế đệ qui trở về từ trạng thái dừng các biến ngoại sinh (exogenous) và biến trạng thái (state) để tìm được công thức của các biến đồng trạng thái (co-state) ở thời đoạn hiện tại. Nếu tất cả các nghiệm đặc tính (giá trị eigen) của hệ thống nằm trong đường tròn đơn vị, thuật toán sẽ tìm ra một đường đi ổn định của hệ thống dưới dạng tuyến tính: ytc = H1 yts + H2 Xt + Ct (23) trong đó ytc là các biến đồng trạng thái tại thời điểm t, yts là biến trạng thái tại thời điểm t, Xt là các biến ngoại sinh tại thời điểm t, và Ct là hằng số đệ qui. Ngoài qui tắc cho các biến đồng trạng thái, thuật toán McKibbin còn có thể giải ra một qui tắc tuyến tính của một hệ biến kiểm soát được sử dụng để điều chỉnh một lộ trình ổn định nhằm đạt được các giá trị mong muốn cho một số biến nội sinh mục tiêu: uct = Γ1 yts + Γ2 Xt + Dt (24) Đặc điểm này của thuật toán làm nó hết sức linh hoạt về phương diện thực hiện các cơ chế tỷ giá hối đoái và các chính sách tiền tệ khác nhau. Nó cũng giúp giải thích các phản ứng tối ưu của chính quyền khi họ muốn đạt được mục tiêu về các biến số kinh tế nhất định. Sau khi tìm được các qui tắc này, ứng với giá trị của các biến trạng thái vào năm cơ sở và toàn bộ thông tin về các cú sốc ngoại sinh tương lai, ta sẽ dễ dàng tính được lộ trình ổn định đặc thù hướng tới trạng thái dừng mới. 4 4.1 Kiểm chứng lý thuyết OCA Test Design Việc kiểm chứng sẽ được thực hiện theo bốn phần riêng biệt cho bốn tiêu chí OCA (tính cứng nhắc danh nghĩa, tính cứng nhắc thực, độ mở cửa, và tính bất cân xứng của các cú sốc). Trong mỗi phần của ba phần đầu tiên, hai chuỗi mô phỏng đồng nhất sẽ được thiết kế cho một cơ chế tỷ giá hối đoái cố định và một cơ chế tỷ giá linh hoạt. Mỗi chuỗi bao gồm hai nhóm cú sốc đơn vị: các cú sốc danh nghĩa và các cú sốc thực. Nhóm danh nghĩa bao gồm cú sốc cầu tiền, đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái, và cú sốc rủi ro thị trường cổ phiếu. Nhóm cú sốc thực bao gồm cú sốc tổng cầu và các cú sốc về năng suất cho cả sáu ngành sản xuất. 9 Bảng 2: Các cú sốc dùng cho mô phỏng Nhóm Danh nghĩa Thực Cú sốc Loại Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái Giá trị thị trường cổ phiếu Cầu tiền Tổng tiêu dùng Năng suất – Năng lượng Năng suất – Khoáng sản Năng suất – Nông nghiệp Năng suất – Công nghiệp nặng Năng suất – Công nghiệp nhẹ Năng suất – Dịch vụ Cầu/Cung Cầu/Cung Cầu Cầu Cung Cung Cung Cung Cung Cung Tất cả các cú sốc trong danh mục trên đều có cùng phạm vi tác động như sau, hoặc tác động đến tất cả các quốc gia trong mô hình (cân xứng) hoặc chỉ tác động đến một đất nước riêng lẻ (bất cân xứng): Bảng 3: Phạm vi tác động của các cú sốc Phạm vi tác động Ký hiệu Tính cân xứng Toàn cầu Việt Nam Hoa Kỳ Phần còn lại của OECD Phần còn lại của thế giới GLB VIE USA OEC LDC Cân xứng Bất cân xứng Bất cân xứng Bất cân xứng Bất cân xứng Trong mỗi phép mô phỏng, các thông số phù hợp của mô hình sẽ nhận hai giá trị khác nhau sao cho mỗi tiêu chí cũng có hai trường hợp cực đoan phân biệt (ví dụ, cứng nhắc danh nghĩa nhiều hơn so với ít cứng nhắc hơn, mở cửa nhiều hơn so với ít mở cửa hơn). Các giá trị của thông số được chọn lựa cẩn thận sao cho hai trường hợp cực đoan đủ cách biệt nhau để phản ánh sự khác biệt trong các kết quả mô phỏng. Nhưng các giá trị đó cũng phải nằm trong một phạm vi hợp lý để duy trì sự hội tụ của thuật toán mô hình. Sau đó, phương sai của 14 biến số kinh tế then chốt sẽ được ghi nhận trong hai trường hợp cực đoan và tỷ số của hai phương sai của cùng một biến sẽ được tính. Như vậy, nếu tỷ số này lớn hơn một, phương sai của biến số đó trong trường hợp cực đoan đầu tiên sẽ lớn hơn so với trong trường hợp cực đoan thứ hai ứng với cùng một cú sốc và cùng một cơ chế tỷ giá. Sau đó, các tỷ số trong hai cơ chế tỷ giá sẽ được so sánh để xem cơ chế nào bị 10 bất lợi nhiều hơn khi tiêu chí OCA được đưa vào một trường hợp cực đoan ứng với cùng một cú sốc. Xem xét các tỷ số này đối với tất cả các cú sốc và so sánh với dự đoán OCA cho cùng một tiêu chí, ta có thể kết luận rằng tiêu chí đó được hỗ trợ bởi mô hình Việt Nam được “căn chỉnh” theo số liệu 1996. Đối với tiêu chí thứ tư, việc kiểm chứng được giới hạn trong những cú sốc cung mà thôi, và phạm vi tác động của cú sốc được giới hạn trong Việt Nam và Hoa Kỳ. Lý do hạn chế là vì cần phải có số lượng mô phỏng lớn hơn nhiều để kiểm chứng tính bất cân xứng, do đó về mặt thực hành không thể thực hiện được việc kiểm chứng với toàn bộ các cú sốc. Hơn nữa, khái niệm tính bất cân xứng của cú sốc thích hợp với hai lĩnh vực thực khác nhau tại hai đất nước khác nhau trong mô hình. Các chi tiết của kiểm chứng thứ tư sẽ được trình bày trong phần 4.5. 4.2 Tính cứng nhắc danh nghĩa Nguồn gốc chính của tính cứng nhắc danh nghĩa trong mô hình G-Cubed xuất phát từ phương trình tiền lương tại mỗi nước:  Wt = Wt−1 e Pt+1 Pt α  Pt Pt−1 1−α  Lt L̄ β (25) Tiền lương hiện tại là tiền lương thời đoạn trước được điều chỉnh theo lạm phát kỳ vọng trong thời đoạn hiện tại (số hạng thứ nhất trong dấu ngoặc), lạm phát trong thời đoạn trước (số hạng thứ hai), và tính cứng nhắc của thị trường lao động, hay sự chênh lệch so với trạng thái toàn dụng lao động (số hạng thứ ba). Như vậy, nền kinh tế sẽ có tính cứng nhắc danh nghĩa nhiều hơn nếu số hạng thứ hai được xem trọng hơn (α nhỏ hơn), nghĩa là tiền lương được điều chỉnh nhiều hơn theo sự thay đổi mức giá trong thời đoạn trước. Bất kỳ cú sốc nào trong thời đoạn hiện tại mà làm dịch chuyển cung và cầu trên các thị trường sản phẩm đều ít có tác động hơn đến tiền lương, vì thế cũng ít có tác động đến giá sản lượng sau cùng. Để kiểm tra tiêu chí thứ nhất của lý thuyết OCA, mức độ cứng nhắc danh nghĩa thay đổi theo sự thay đổi α, ta lấy hai giá trị: α = 0 khi mô hình có tính cứng nhắc danh nghĩa nhiều nhất xét theo việc điều chỉnh tiền lương, và α = 1 khi mô hình ít cứng nhắc nhất. Các tỷ số trình bày sẽ được tính bằng cách chia phương sai của trường hợp cứng nhắc nhiều cho trường hợp cứng nhắc ít. Các kết quả được tóm tắt trong Bảng 4. Bảng này liệt kê các tỷ số phương sai của bốn chỉ số kinh tế then chốt (GDP, lạm phát, việc làm, và tiêu dùng của hộ gia đình). Như vậy, nếu một tỷ số trình bày trong bảng lớn hơn 1, có nghĩa là phương sai tương ứng trong mô phỏng thứ nhất (α = 0) lớn hơn phương sai trong mô phỏng thứ hai. Do hạn chế về độ dài của bài viết, chỉ có hai cú sốc danh nghĩa (đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái và và cầu tiền) và hai cú sốc thực (cú sốc tổng cầu và cú sốc cung trong nông nghiệp) được trình bày ở đây. Các kết quả của các cú sốc xuất phát từ phần còn lại của OECD cũng sẽ không được trình bày trong các bảng để không làm 11 các bảng quá lớn. Toàn bộ các kết quả của tất cả các cú sốc sẽ được tác giả cung cấp khi có yêu cầu. Với tính cứng nhắc danh nghĩa nhiều hơn, lý thuyết OCA dự đoán rằng một nền kinh tế với cơ chế tỷ giá hối đoái cố định sẽ bị thiệt hai nhiều hơn xét theo các biến động kinh tế. Các kết quả trong Bảng 4 xác nhận lập luận này theo GDP cho tất cả các loại sốc. Bất luận cú sốc là thực hay là danh nghĩa, cân xứng hay có tính đặc thù, các tỷ số phương sai đối với GDP trong cơ chế tỷ giá hối đoái cố định đều nhất loạt lớn hơn so với trong cơ chế tỷ giá hối đoái linh hoạt. Ngoài ra, chỉ có 5 trường hợp (trong số 15) trong đó GDP của nền kinh tế dưới cơ chế tỷ giá hối đoái linh hoạt thực sự bị thiệt hại khi tính cứng nhắc danh nghĩa tăng. Trong khi đó, tất cả 15 trường hợp dưới cơ chế tỷ giá hối đoái cố định đều có tỷ số biến động GDP lớn hơn một. Bảng 4: Tính cứng nhắc danh nghĩa (α0 = 1, α1 = 0) Cơ chế tỷ giá cố định GLB VIE USA Cơ chế tỷ giá linh hoạt LCD GLB VIE USA LCD 0.520 1.295 0.829 0.464 NA NA NA NA 0.501 0.705 0.205 0.500 1.411 2.683 2.647 1.086 0.771 1.503 1.074 0.653 0.696 0.748 0.110 0.734 0.771 1.503 1.074 0.653 0.696 0.748 0.110 0.734 0.524 1.478 1.181 0.442 0.858 1.506 1.225 0.832 Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái GDP 9.834 9.889 Lạm phát 0.247 0.362 Việc làm 1.517 1.690 Tiêu dùng 7.155 7.366 NA NA NA NA 9.853 0.229 1.498 7.278 0.605 1.415 1.069 0.508 Cú sốc cầu tiền GDP 9.738 9.040 Lạm phát 0.229 0.012 Việc làm 1.539 1.126 Tiêu dùng 7.144 7.177 9.514 1.079 3.182 4.820 17.013 0.033 1.069 12.821 6.684 3.946 8.423 3.317 Cú sốc tiêu dùng tư nhân GDP 9.852 10.196 Lạm phát 0.229 0.260 Việc làm 1.498 1.444 Tiêu dùng 7.278 7.533 10.697 0.092 1.298 7.879 11.289 0.037 1.059 7.875 6.748 4.232 7.203 3.861 1.411 2.683 2.647 1.086 Cú sốc cung – nông nghiệp GDP 9.667 8.024 Lạm phát 0.112 0.104 Việc làm 1.320 1.209 Tiêu dùng 7.092 5.953 11.248 0.011 0.979 7.232 10.424 0.135 1.393 7.390 1.205 2.631 3.110 1.167 12 0.953 2.322 2.073 0.879 Khi tác động đến lạm phát và việc làm, bức tranh gần như ngược lại. Nền kinh tế với tỷ giá hối đoái linh hoạt bị thiệt hai nhiều hơn trong tất cả các trường hợp xét theo biến động lạm phát, và khoảng một nửa số trường hợp bị thiệt hại nhiều hơn về việc làm. Điều này có thể hiểu được vì tiền lương và giá cả càng cứng nhắc, thì biến động về việc làm và lạm phát càng ít. Tuy nhiên, khi tác động đến tiêu dùng tư nhân, cơ chế tỷ giá linh hoạt một lần nữa lại tốt hơn trong mọi trường hợp và chỉ có năm trường hợp nền kinh tế chỉ bị thiệt hại trong số 15 trường hợp khi tính cứng nhắc danh nghĩa gia tăng. Với những kết quả này, ta có thể yên tâm kết luận rằng tiêu chí thứ nhất của lý thuyết OCA có giá trị, chí ít trong trường hợp Việt Nam với số liệu 1996. 4.3 Tính cứng nhắc thực Trong bài báo nguyên thuỷ của Mundell (1961), chỉ có sự lưu chuyển của lao động được đề cập đến như nguồn gốc của tính cứng nhắc thực. Tuy nhiên, các tác giả sau này (McKinnon 1963, Kenen 1969) mở rộng tính cứng nhắc thực của Mundell để bao hàm tất cả các yếu tố sản xuất. Trong mô hình này, có bốn yếu tố sử dụng: K, L, E, M. Vì năng lượng (E) và nguyên vật liệu (M) được tổng hợp từ sáu hàng hoá của mô hình và mô hình giả định điều kiện cân bằng thị trường cho tất cả các hàng hoá, cho nên hai yếu tố đầu vào này không thể là nguồn gốc của tính cứng nhắc thực. Hai yếu tố còn lại sẽ được kiểm chứng một cách riêng biệt. Lao động Trong khi vốn có tính nhắc theo định nghĩa, lao động được giả định là hoàn toàn lưu chuyển trong mô hình G-Cubed nguyên thuỷ. Để kiểm chứng ảnh hưởng của tính cứng nhắc của lao động đối với tiêu chí thứ hai của OCA, các phương trình cầu lao động trong mỗi ngành được điều chỉnh như sau:  −σQ Wt + (1 − ρ)Lt−1 (26) Lt = ρδL Qt Pt Trong đó, Lt là cầu lao động hiện tại, Lt−1 là việc làm thời đoạn trước. Trong một thời đoạn bất kỳ, các doanh nghiệp trong ngành i chỉ có thể thay đổi ρ phần trăm trong số việc làm của họ dựa trên điều kiện sản lượng biên của lao động. Họ phải giữ lại 1 − ρ số việc làm từ thời đoạn trước do đã thỏa thuận với các tổ chức công đoàn hay vì những lý do khác (ví dụ như chi phí tìm kiếm). Vì thế, đứng trước một cú sốc bên ngoài, các doanh nghiệp không thể phản ứng ngay tức thời về việc làm được, điều này là nguồn gốc gây ra tính cứng nhắc thực. Trong bài viết này, ρ có hai giá trị là 0,95 và 0,8. Giá trị sau tiêu biểu cho trường hợp cứng nhắc thực (về lao động) nhiều hơn. Các kết quả mô phỏng được tóm tắt trong Bảng 5. 13 Bảng 5: Tính cứng nhắc lao động (ρ1 = 0.8, ρ0 = 0.95) Cơ chế tỷ giá cố định Cơ chế tỷ giá linh hoạt GLB VIE USA LCD GLB VIE USA LCD 0.981 0.976 0.647 0.992 NA NA NA NA 0.983 0.979 0.680 0.991 0.997 0.997 0.930 0.996 0.953 0.924 0.525 0.979 0.998 0.995 1.004 0.999 1.002 0.997 0.936 1.002 1.002 1.000 0.969 1.001 0.999 0.994 0.934 0.999 1.000 0.993 0.846 1.000 Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái GDP 1.006 1.009 NA Lạm phát 1.050 1.057 NA Việc làm 0.988 0.980 NA Tiêu dùng 1.005 1.008 NA 1.007 1.062 0.985 1.006 0.977 0.974 0.658 0.986 Cú sốc cầu tiền GDP 1.006 1.003 0.998 1.000 Lạm phát 1.056 1.033 0.995 1.002 Việc làm 0.987 1.003 1.018 0.999 Tiêu dùng 1.005 1.002 0.999 1.000 0.974 0.976 0.666 0.980 Cú sốc tiêu dùng tư nhân GDP 1.007 1.007 1.007 1.001 Lạm phát 1.062 1.072 1.091 1.020 Việc làm 0.985 0.977 0.989 0.998 Tiêu dùng 1.006 1.006 1.006 1.001 0.983 0.979 0.680 0.991 0.991 0.997 1.087 0.996 Cú sốc cung – nông nghiệp GDP 1.006 1.003 1.000 1.006 Lạm phát 1.081 1.047 1.001 1.079 Việc làm 0.990 0.995 1.003 0.987 Tiêu dùng 1.006 1.002 1.000 1.006 1.002 0.994 0.854 1.002 0.974 0.984 0.707 0.981 Vốn cố định Các kết quả cũng nhất loạt xác nhận tiêu chí thứ hai của lý thuyết OCA. Trong mọi trường hợp, cơ chế tỷ giá hối đoái cố định bị thiệt hại nhiều hơn khi lao động trở nên cứng nhắc hơn. Hơn nữa, trong cơ chế tỷ giá hối đoái linh hoạt, biến động GDP ít hơn khi tính cứng nhắc thực cao hơn trong hầu hết các trường hợp (13 trong số 15 trường hợp). Vốn cố định có tính cứng nhắc vì bất kỳ ở thời đoạn nào, các doanh nghiệp không thể ngay lập tức thay đổi trữ lượng vốn cố định của họ được. Điều này là do phải tốn chi phí lắp đặt vốn cố định mới, vì thế các doanh nghiệp không thể đầu tư vô hạn bất chấp mức độ lợi nhuận như thế nào trong tương lai. Chi phí lắp đặt càng lớn, trữ lượng vốn cố định càng cứng nhắc vì doanh nghiệp phải hạn chế việc đầu tư hơn nữa. Trong mô hình 14 G-Cubed, tính cứng nhắc của vốn cố định còn xuất phát từ một nguồn khác:     qt − 1 qt − 1 qt−1 − 1 qt−1 − 1 It = ξ 1 + Kt + (1 − ξ) 1 + Kt 2 φ 2 φ (27) Ở bất kỳ thời đoạn nào, cũng có ξ phần trăm doanh nghiệp trong ngành i thực hiện đầu tư căn cứ theo qui tắc nhìn về tương lai, số doanh nghiệp còn lại sử dụng sản lượng biên của vốn cố định đã biết trong thời đoạn trước để ra quyết định đầu tư (nhìn về quá khứ). Như vậy, tỷ lệ những doanh nghiệp nhìn về quá khứ càng nhiều, trữ lượng vốn cố định của ngành càng cứng nhắc hơn. Để tìm hiểu hai nguồn gây ra tính cứng nhắc của vốn cố định , ta tiến hành hai thực nghiệm. Trong thực nghiệm đầu tiên, thông số φ liên quan đến độ lớn của chi phí lắp đặt sẽ có hai giá trị là 2 và 4. Giá trị φ nhỏ hơn tiêu biểu cho chi phí lắp đặt thấp hơn và trữ lượng vốn cố định ít cứng nhắc hơn. Bảng 6: Tính cứng nhắc của vốn (φ1 = 4, φ0 = 2) Cơ chế tỷ giá cố định GLB VIE Cơ chế tỷ giá linh hoạt USA LCD GLB VIE USA LCD 0.102 1.048 0.095 0.035 NA NA NA NA 0.188 1.114 0.206 0.070 0.871 0.915 0.725 0.738 0.197 0.911 0.247 0.131 0.327 0.204 0.235 0.155 0.604 0.813 0.562 0.744 0.444 0.492 0.416 0.515 0.075 0.112 0.084 0.026 0.743 1.150 0.662 0.326 Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái GDP 8.874 9.696 Lạm phát 9.327 10.121 Việc làm 9.177 9.915 Tiêu dùng 7.809 8.586 NA NA NA NA 8.630 9.076 8.937 7.605 0.152 1.120 0.147 0.046 Cú sốc cầu tiền GDP 14.993 13.678 Lạm phát 15.699 15.121 Việc làm 15.293 14.372 Tiêu dùng 12.501 10.662 5.233 8.390 5.294 4.201 3.261 3.585 3.450 2.931 0.093 1.229 0.083 0.015 Cú sốc tiêu dùng tư nhân GDP 8.631 6.559 Lạm phát 9.077 6.876 Việc làm 8.938 6.787 Tiêu dùng 7.607 5.855 7.586 8.219 7.985 6.454 7.707 8.756 8.323 6.231 0.187 1.114 0.205 0.070 0.364 0.909 0.224 0.250 Cú sốc cung – nông nghiệp GDP 7.906 15.472 Lạm phát 8.465 16.668 Việc làm 8.269 16.121 Tiêu dùng 6.785 12.347 2.225 2.490 2.396 2.000 10.091 10.758 10.520 8.565 0.356 0.723 0.440 0.488 15 0.137 1.315 0.215 0.032 Bảng 6 trình bày các kết quả mô phỏng trong đó trường hợp ít cứng nhắc là mẫu số. Các kết quả trong bảng này đều đồng loạt hỗ trợ tiêu chí thứ hai của lý thuyết OCA. Trong mọi trường hợp, cơ chế tỷ giá hối đoái cố định bị thiệt hại nhiều hơn khi trữ lượng vốn trở nên cứng nhắc hơn. Trong khi đó, ta quan sát thấy một bức tranh ngược lại dưới cơ chế tỷ giá hối đoái linh hoạt. Không nơi nào khác hai cơ chế có được những kết quả tương phản nhau như thế. Trong thực nghiệm thứ hai, tỷ lệ phần trăm những doanh nghiệp nhìn về tương lai được gán hai giá trị là 0,6 và 0,15. Giá trị ξ nhỏ hơn tiêu biểu cho tính cứng nhắc nhiều hơn của trữ lượng vốn. Bảng 7: Tính cứng nhắc của vốn (ξ1 = 0.15, ξ0 = 0.6) Cơ chế tỷ giá cố định Cơ chế tỷ giá linh hoạt GLB VIE USA LCD GLB VIE USA LCD 1.535 1.005 1.141 1.161 NA NA NA NA 1.635 1.026 1.290 1.189 0.978 0.977 0.906 0.994 1.094 0.989 0.815 0.962 0.844 0.934 0.783 0.793 1.167 1.363 0.736 1.541 1.020 1.203 0.882 1.002 0.956 1.128 1.042 1.358 1.421 1.157 1.089 1.601 Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái GDP 1.155 1.196 NA Lạm phát 1.445 1.596 NA Việc làm 1.128 1.144 NA Tiêu dùng 1.163 1.203 NA 1.151 1.429 1.117 1.159 1.645 1.020 1.241 1.188 Cú sốc cầu tiền GDP 1.173 1.075 1.314 0.963 Lạm phát 1.618 1.104 1.686 1.175 Việc làm 1.148 1.082 1.329 0.984 Tiêu dùng 1.184 1.083 1.338 0.975 1.585 0.992 1.212 1.278 Cú sốc tiêu dùng tư nhân GDP 1.151 1.113 1.092 1.049 Lạm phát 1.430 1.203 0.764 0.902 Việc làm 1.117 1.066 1.042 1.038 Tiêu dùng 1.159 1.120 1.102 1.058 1.635 1.026 1.290 1.188 0.825 1.108 0.658 0.995 Cú sốc cung – nông nghiệp GDP 1.104 1.155 0.943 1.127 Lạm phát 1.243 1.712 0.717 1.158 Việc làm 1.091 1.150 0.930 1.084 Tiêu dùng 1.112 1.166 0.951 1.136 1.095 1.172 0.928 1.302 16 1.827 1.009 1.314 1.286 Bảng 7 trình bày các kết quả trong đó trường hợp ít cứng nhắc cũng là mẫu số. Ta không thể rút ra một kết luận dứt khoát trong thực nghiệm này, vì các kết quả rất mơ hồ. Tuỳ thuộc vào chủng loại và phạm vi ảnh hưởng của các cú sốc, cơ chế tỷ giá này có thể có kết quả tốt hơn so với cơ chế tỷ giá kia trong một trường hợp nào đó. Với đôi chút dè dặt, người ta có thể kết luận rằng tiêu chí thứ hai về tính cứng nhắc của vốn cố định được hỗ trợ bởi các kết quả của hai thực nghiệm. Cùng với tính cứng nhắc của lao động, tính cứng nhắc thực nói chung của một nền kinh tế thực sự sẽ mang lại nhiều tổn thất hơn nếu nền kinh tế có cơ chế tỷ giá hối đoái cố định. 4.4 Mức độ mở cửa Trên nguyên tắc, mức độ mở cửa được xác định bởi số liệu trong bảng nhập lượng-xuất lượng (IO table). Việc điều chỉnh bảng nhập lượng-xuất lượng để thay đổi độ mở cửa là một việc làm rủi ro vì điều đó có thể làm cho bảng bị mất cân bằng. Vì thế, phần này sử dụng một phương pháp khác để thay đổi độ mở cửa của mô hình bằng cách thay đổi tỷ trọng hàng nhập khẩu δ M trong phương trình tổng cầu. Tác động của việc điều chỉnh có thể dễ dàng nhận biết hơn từ hàm cầu nhập khẩu sau đây:  Mt = δM Yt PtM PtD −σY (28) Như vậy, nếu δ M trở nên lớn hơn, nền kinh tế có cầu đối với hàng nhập khẩu lớn hơn hay mở cửa nhiều hơn xét theo tổng nhập khẩu. Để làm cho một nền kinh tế cụ thể trở nên mở cửa hơn xét theo xuất khẩu trong khung cân bằng tổng quát này, tất cả các đất nước khác trong mô hình cũng phải tăng nhập khẩu. Do đó, kiểm chứng này sẽ làm cho các thông số tỷ trọng nhập khẩu trong tất cả các khu vực của mô hình tăng lên thêm 5 phần trăm. Các kết quả được trình bày trong Bảng 8 với trường hợp cơ sở (ít mở cửa) là mẫu số. Từ các mô phỏng, chúng ta có thể thấy rõ ràng là nền kinh tế càng mở cửa thì càng ít biến động hơn trước mọi loại sốc. Cơ chế tỷ giá hối đoái cố định cho kết quả tốt hơn so với cơ chế linh hoạt, điều này nhất quán với tiêu chí thứ ba của lý thuyết OCA. Tuy nhiên, nền kinh tế ổn định hơn dưới cơ chế linh hoạt (các tỷ số nhỏ hơn một), đặc biệt trong hai nhóm cú sốc danh nghĩa đầu tiên; điều này có vẻ mâu thuẫn với một số nghiên cứu thực nghiệm về OCA (Willett 2001, von Hagen & Zhou 2002). Một cách giải thích khả dĩ là trong thực nghiệm này, tất cả các nước trong mô hình đều trở nên mở cửa hơn một cách cân xứng. Vì thế, cú sốc đối với một đất nước cụ thể sẽ lan truyền trên khắp thế giới một cách dễ dàng hơn và do đó dễ dàng được hấp thụ hơn bởi các nền kinh tế khác. Cho dù các phép mô phỏng không xác nhận lý thuyết một cách hoàn toàn, nhưng với mục đích so sánh giữa cơ chế tỷ giá hối đoái cố định và linh hoạt, nghĩa là tiêu chí thứ ba, các kết quả mô phỏng cũng đủ hỗ trợ cho lý thuyết. 17 Bảng 8: Mức độ mở cửa (δ1M = 1.05δ0M ) Cơ chế tỷ giá cố định GLB VIE USA Cơ chế tỷ giá linh hoạt LCD GLB VIE USA LCD 0.723 0.885 0.901 0.862 NA NA NA NA 0.728 0.831 0.857 0.827 0.703 0.781 0.781 0.820 1.018 7.910 1.480 0.508 0.751 0.983 1.024 0.939 0.740 0.598 0.905 0.894 1.196 1.178 1.514 1.440 0.864 0.827 0.972 0.915 1.028 1.355 1.171 1.142 Đền bù rủi ro tỷ giá hối đoái GDP 0.085 0.094 NA Lạm phát 0.084 0.094 NA Việc làm 0.092 0.102 NA Tiêu dùng 0.092 0.101 NA 0.082 0.081 0.089 0.089 0.725 0.854 0.878 0.832 Cú sốc cầu tiền GDP 0.086 0.072 12.175 0.082 Lạm phát 0.085 0.067 12.375 0.071 Việc làm 0.094 0.079 13.196 0.087 Tiêu dùng 0.093 0.079 12.546 0.093 0.747 0.871 0.901 0.896 Cú sốc tiêu dùng tư nhân GDP 0.082 0.088 0.067 0.126 Lạm phát 0.081 0.086 0.062 0.115 Việc làm 0.089 0.095 0.072 0.135 Tiêu dùng 0.089 0.095 0.073 0.137 0.729 0.831 0.857 0.827 1.199 0.789 1.765 1.453 Cú sốc cung – nông nghiệp GDP 0.082 0.031 0.076 0.124 Lạm phát 0.080 0.030 0.069 0.118 Việc làm 0.090 0.035 0.082 0.133 Tiêu dùng 0.089 0.034 0.082 0.134 4.5 0.787 0.811 0.924 0.887 0.387 0.409 0.470 0.498 Tính bất cân xứng của các cú sốc Tính bất cân xứng của cú các sốc là tiêu chí của lý thuyết OCA thường xuyên được trích dẫn và kiểm tra trong các nghiên cứu thực nghiệm OCA. Gần như mọi nghiên cứu thực nghiệm về đồng tiền chung hay cơ chế tỷ giá hối đoái đều cố gắng đo lường tính bất cân xứng của các cú sốc theo một trong hai cách sau đây. Cách thứ nhất chỉ đơn thuần là đo lường mối tương quan (correlation) giữa sản lượng trong hai nền kinh tế sau khi lấy logarithm hay sau khi loại bỏ xu hướng (de-trending) bằng bộ lọc HP (Bayoumi & Eichengreen 1997, Frankel & Rose 1998, Berger et al. 2000). Phương pháp thứ hai là tách chuỗi sản lượng (decompose output series) và một số biến kinh tế vĩ mô khác bằng một số 18 mô hình cụ thể (AR, VAR, SVAR) và tính mối tương quan của các số dư (residual) của phương trình sản lượng ở các nước khác nhau (Bayoumi & Eichengreen 1996, Bayoumi & Mauro 1999, Eichengreen & Bayoumi 1999, Wyplosz 2001, Lee, Park & Shin 2002). Cả hai phương pháp đều có chung một vấn đề trục trặc là sự biến thiên sản lượng không chỉ phản ánh tác động của các cú sốc mà còn phản ánh tác động của chu kỳ kinh tế hiện tại và các phản ứng chính sách. Hơn nữa, biến động sản lượng do các cú sốc bên ngoài phụ thuộc vào cơ cấu kinh tế của đất nước, bao gồm cơ chế tỷ giá hối đoái đã chọn. Vấn đề trục trặc này, cùng với sự phê phán của Lucas, làm cho biến động sản lượng quá khứ không thể giúp ta biết việc chuyển đổi sang cơ chế tỷ giá khác liệu có chút lợi ích nào không, nếu cho rằng cơ chế tỷ giá là quan trọng. Bài viết này, dựa vào phương pháp mô phỏng, kiểm tra tiêu chí bất cân xứng của các cú sốc theo một cách hoàn toàn khác. Trong bài báo ban đầu của Mundell (1961), tính bất cân xứng được định nghĩa là một cú sốc đối với đất nước thứ nhất ảnh hưởng đến một ngành sản xuất (i) trong khi một cú sốc khác đối với đất nước thứ hai ảnh hưởng đến một ngành khác (j). Do đó, ta cần phải kiểm chứng tiêu chí này với một mô hình đa ngành, để thật sự phản ánh ý tưởng ban đầu của Mundell, và các mô hình CGE có một ưu điểm lớn về phương diện này. Không như các phần trước, việc kiểm chứng tiêu chí này được thực hiện theo một qui trình khác. Cụ thể là, trong mỗi phép mô phỏng, ba cặp cú sốc được thiết kế để tác động đến Việt Nam và một nước khác trong mô hình (USA). Cặp thứ nhất có tính bất cân xứng, nghĩa là nó có một cú sốc đơn vị đối với ngành i ở Việt Nam và cú sốc tác động đến ngành j ở nước kia. Cặp thứ hai có tính cân xứng trong ngành i, nghĩa là hai cú sốc như nhau tác động đến cùng một ngành i tại hai nước. Cặp thứ ba có tính cân xứng trong ngành j. Sau đó, hai tỷ số phương sai của GDP trong trường hợp thứ nhất so với các phương sai trong trường hợp thứ hai và thứ ba sẽ được tính toán. Như vậy, nếu tỷ số nhỏ hơn một, sản lượng trong các cú sốc bất cân xứng đối với cặp i, j sẽ ổn định hơn so với khi các cú sốc có tính cân xứng. Các kết quả cho cặp Việt Nam – Hoa Kỳ dưới hai cơ chế tỷ giá được trình bày trong Bảng 9. 19