Chính sách tiền tệ Việt Nam và hiệu quả tại các địa phương (Số 2/2016)

Chính sách tiền tệ Việt Nam và hiệu quả tại các địa phương

PGS.,TS. Hoàng Đức1

TS. Nguyễn Đình Trung2

ThS. Nguyễn Phúc Cảnh3

 

Chính sách tiền tệ (CSTT) có vai trò quan trọng với tăng trưởng kinh tế, lạm phát và thất nghiệp của nền kinh tế. Tuy vậy, hiệu quả của CSTT tại các địa phương có sự khác nhau do đặc điểm kinh tế, hạ tầng, lao động khác nhau giữa các địa phương đó. Bài viết sử dụng dữ liệu theo tỉnh của Việt Nam giai đoạn 1997 - 2012 để đánh giá hiệu quả của CSTT theo các địa phương. Thông qua kỹ thuật ước lượng cho dữ liệu bảng, bài viết phát hiện rằng CSTT Việt Nam không chỉ có hiệu quả trong kiểm soát lạm phát mà còn có hiệu quả trong việc hạn chế tác động của chi tiêu công lên lạm phát Việt Nam trong giai đoạn 1997 - 2012.

1. Giới thiệu

CSTT là chính sách vĩ mô được thực thi bởi ngân hàng trung ương (NHTW) nhằm tác động đến cung tiền hoặc lãi suất nhằm mục tiêu ổn định lạm phát, tăng trưởng kinh tế, giải quyết việc làm và ổn định tỷ giá (Mishkin 2007). CSTT hướng đến nhiều mục tiêu: ổn định kinh tế, thất nghiệp tối ưu, ổn định hệ thống tài chính… nhưng vai trò quan trọng và được thể hiện rất rõ ràng trong mục tiêu của các NHTW hầu hết trên thế giới là giữ ổn định giá cả (Cecchetti & Krause 2002; Geraats 2002; Issing 2005; Spyromitros & Tuysuz 2012). Để đạt được mục tiêu ổn định giá cả, NHTW có thể sử dụng các công cụ của CSTT như: lãi suất điều hành, hoạt động thị trường mở hoặc dự trữ bắt buộc.

Có nhiều công cụ lãi suất khác nhau NHTW có thể sử dụng để thực thi CSTT như lãi suất chiết khấu, lãi suất tái cấp vốn, lãi suất thanh toán liên ngân hàng, các công cụ lãi suất này thường được gọi chung là lãi suất điều hành. Các loại lãi suất điều hành thể hiện chi phí khi các NHTM muốn vay tại NHTW hoặc vay qua đêm trên vốn dư tạm thời của các NHTM khác. Do đó, khi NHTW giảm lãi suất điều hành NHTM sẽ sẵn sàng vay nhiều hơn để thực hiện hoạt động kinh doanh làm cho cung tiền tăng lên, dẫn đến lãi suất thị trường giảm, lãi suất thị trường giảm sẽ tác động đến các biến số khác trong nền kinh tế như đầu tư, tiêu dùng.

NHTW các quốc gia đều sử dụng công cụ thị trường mở khá thường xuyên khi cần can thiệp trực tiếp và ảnh hưởng tới cung tiền nhanh chóng với dung lượng mình mong muốn.

Để ngăn chặn nền kinh tế đang sụt giảm, NHTW có thể thực hiện chính sách mở rộng tiền tệ. Khi lãi suất giảm (có thể bằng cách tăng cung tiền), đầu tư có thể tăng lên (vì chi phí đầu tư thấp hơn) và tiêu dùng cũng có thể tăng lên (vì tiết kiệm ít hấp dẫn hơn). Khi đầu tư và tiêu dùng tăng lên làm tổng cầu tăng và kích thích kinh tế tăng trưởng trở lại (Moss, 2007). Để thực thi CSTT hiệu quả, NHTW bị chi phối bởi nhiều yếu tố. Trong đó các yếu tố về kỷ cương trong thực thi chính sách, sự minh bạch của chính sách là những vấn đề mà NHTW phải quan tâm để CSTT hiệu quả. Khi NHTW minh bạch hóa hoạt động thực thi CSTT sẽ giúp gia tăng khả năng dự đoán của thị trường về CSTT, do đó, các thành phần trong nền kinh tế sẽ dễ dàng dự đoán và điều chỉnh hoạt động theo như chính sách mong đợi (Geraats 2014; Haldane & Read 2000; Howells & Mariscal 2006; Kohn & Sack 2003). Bên cạnh đó, đặc điểm của từng địa phương trong một quốc gia cũng cần được xem xét đến để thực thi CSTT hiệu quả.

Về lý thuyết, mô hình IS-LM được xem là mô hình giúp giải thích trạng thái cân bằng giữa mức lãi suất và sản lượng đầu ra của nền kinh tế trong điều kiện giá cả cố định để giải thích cơ chế mà chính phủ có thể ảnh hưởng đến các hoạt động kinh tế thông qua CSTT và chính sách tài khóa (Mishkin 2007). Khi cố định giá cả hàng hóa, đồng thời thay đổi mức lãi suất sẽ làm thay đổi đầu tư tư nhân (I) làm thay đổi tổng cầu hàng hóa, trong khi đó đường cung hàng hóa không đổi do đó tạo ra đường IS. Theo khung phân tích của Keynes, lãi suất là mức giá cân bằng trên thị trường tiền tệ khi cung tiền và cầu tiền gặp nhau (cung tiền và cầu tiền đã tìm hiểu ở chương 1). Khi sản lượng đầu ra thay đổi (PxQ) đòi hỏi mức cầu tiền khác nhau, do đó cầu tiền thay đổi cùng với thay đổi trong sản lượng. Một khi cung tiền không thay đổi theo sản lượng thì tương tác giữa cung tiền và cầu tiền khi sản lượng thay đổi tạo thành đường LM.

Tuy nhiên, trong thực tiễn, mức giá không phải là cố định và bằng nhau giữa tất cả các khu vực hay địa phương trong cùng một quốc gia, do đó, tác động hay hiệu quả của CSTT lên các địa phương khác nhau có thể khác nhau. Cụ thể, nghiên cứu của Cecchetti et al. (2002) phát hiện rằng mức giá ở các bang khác nhau tại Mỹ là khác nhau và quy luật một giá bị vi phạm. Trước đó, bằng chứng về sự khác nhau trong mức giá cả giữa các bang và khu vực khác nhau còn được tìm thấy ở khu vực Châu Âu (Cecchetti et al. 2000).

Do đó, nghiên cứu này tập trung tìm kiếm bằng chứng về hiệu quả của CSTT Việt Nam tại các tỉnh, thành khác nhau. Như đã phân tích, trình độ phát triển kinh tế của các khu vực khác nhau còn khác nhau khá nhiều, trong khi đó, ngoại trừ một vài tỉnh thành có tăng trưởng cao, các tỉnh còn lại đa phần có trình độ kinh tế còn kém phát triển với cơ sở hạ tầng chưa phát triển đồng bộ. Quan trọng hơn, trình độ phát triển hạ tầng tài chính, điều kiện để CSTT hiệu quả lại hoàn toàn khác nhau. Các ngân hàng thương mại Việt Nam chủ yếu tập trung phát triển ở hai khu vực thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội, trong khi đó, hoạt động của thị trường chứng khoán hay thị trường tiền tệ, ngoại hối cũng tập trung ở hai khu vực đó. Miền Trung không có nhiều hoạt động tài chính cũng như đầu tư sôi động làm tiền đề để CSTT phát huy tác dụng trong thực tiễn. Do đó, bài viết này tập trung làm rõ hiệu quả của CSTT các tỉnh, thành Việt Nam trong giai đoạn 1996 - 2012 nhằm tìm hiểu mức độ ảnh hưởng và khả năng tác động của CSTT đến lạm phát của các tỉnh thành. Phần tiếp theo trình bày mô hình và dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu.

2. Mô hình và dữ liệu

a) Mô hình nghiên cứu

Những nhà kinh tế học luôn cố gắng giải thích mối quan hệ giữa tiền, lãi suất, tổng cầu, sản lượng và giá cả trong dài hạn và ngắn hạn. Khi hiểu các mối quan hệ đó, chúng ta có thể nghiên cứu được hiệu quả của CSTT trong thực tế (McCandless & Weber 1995) và hầu như tất cả các nhà kinh tế học chấp nhận rằng tác động dài hạn của tiền lên giá đương nhiên. Các công cụ đã được sử dụng để đánh giá tác động và hiệu quả của CSTT được phát triển nhờ phát triển của kinh tế lượng trong chuỗi thời gian và dự liệu bảng. Mô hình được sử dụng để đánh giá tác động của CSTT trong nghiên cứu của Friedman & Meiselman (1963) có dạng:

(1)

trong đó: yn là logarithm của sản lượng hoặc giá cả, A là tổng cầu tự định, m là biến đại diện cho CSTT, z là véc tơ các biến kiểm soát khác. Sau đó, nghiên cứu của Barro chia các cú sốc trong CSTT thành cú sốc được mong đợi và cú sốc không mong đợi (Barro 1977a, 1977b, 1978). Trong đó, chỉ có cú sốc không mong đợi mới có ảnh hưởng đến các biến kinh tế thực sự, thêm vào đó do ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô thường có độ trễ, cho nên mối quan hệ giữa sản lượng hoặc giá cả và CSTT là:

      (2)

Khi ước lượng hiệu quả của CSTT, nhiều mô hình kinh tế lượng được các nhà nghiên cứu trên thế giới sử dụng như VAR, SVAR, ECM, VECM, DSGE. Tuy nhiên, khi nghiên cứu hiệu quả của CSTT có sử dụng các dữ liệu vi mô của các tỉnh theo dạng bảng thì mô hình GMM là mô hình phù hợp. Bởi vì, các mô hình liên quan đến VAR rất phù hợp cho các biến vĩ mô, nhưng lại không thích hợp khi có các biến vi mô liên quan đến từng địa phương, tỉnh thành trong dữ liệu bảng. Mô hình GMM giúp hạn chế lỗi nội sinh, tự tương quan, phương sai thay đổi trong dữ liệu bảng (Arellano & Bond 1991). Cụ thể, phương trình của lạm phát tại địa phương có dạng:

infit = f(yit,mit,zit)      (3)

trong đó: inf là lạm phát của từng địa phương, y là sản lượng của từng đại phương, m là biến đại diện cho CSTT, z là vectơ đại diện cho các biến kiểm soát của địa phương i trong năm t. Chúng ta có thể viết lại phương trình hồi quy cho dữ liệu dạng bảng cho các địa phương theo mô hình GMM đã được đề xuất của Arellano & Bond (1991) và Arellano & Bover (1995):

infit- infit-1 = αinfit-1+ βyit + 𝛷mit + φzit + Ɵi + ɛit      (4)

Trong đó: Ɵ là phần hiệu ứng không quan sát được của từng địa phương, ɛ là phần sai số. Arellano & Bond (1991) đề xuất sử dụng sai phân bậc một để xử lý các sai lệch trong ước lượng dữ liệu bảng:

(infit- infit-1) - (infit-1- infit-2) = α(infit-1-infit-2)+ β(yit -yit-1) + 𝛷(mit -mit-1)+ φ(zit - zit-1) + (ɛit- ɛit-1)      (5)

Ngoài GMM một bước này, thì GMM hệ thống còn được đề xuất để sử dụng cho dữ liệu bảng. Tuy nhiên, vì trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất sử dụng GMM một bước để ước lượng nhằm tránh trường hợp sử dụng biến công cụ không phù hợp trong GMM hệ thống. Nghiên cứu này ước lượng mô hình có dạng:

infit= infit-1 + MPit-1+ Expit-1 + eit   (6)

Trong đó: inf là biến đại diện cho lạm phát từng địa phương, biến trễ của inf được đưa vào để xử lý hiện tượng tự tương quan trong mô hình, MP là biến đại diện CSTT của Việt Nam (trong đó, tác giả sử dụng lần lượt các biến lãi suất bình quân liên ngân hàng (VNI), lãi suất tái chiết khấu (RDR), và lãi suất tái cấp vốn (RFR) để kiểm định tính hiệu quả của các công cụ này; Exp là biến đại diện cho chính sách tài khóa hay chi tiêu công của từng địa phương. Các biến độc lập khác được lấy độ trễ 1 để tránh hiện tượng nội sinh trong mô hình.

b) Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu trong nghiên cứu này được thu thập theo năm theo số liệu thống kê của Tổng cục Thống kê bao gồm: (Bảng 1)

Bảng 1. Các biến và tương quan mong đợi

Biến	Cách tính	Tương quan mong đợi
Inf	Lạm phát tính theo CPI của địa phương và tính trên năm gốc 1995	Biến phụ thuộc
Exp	Chi tiêu của chính quyền địa phương trên GDP của địa phương	+, chi tiêu của chính quyền địa phương có tương quan dương lên lạm phát
M2	Tăng trưởng cung tiền M2 Việt Nam	+, cung tiền có tương quan dương với lạm phát
I	Lãi suất điều hành của NHNN Việt Nam (VNIBOR hoặc lãi suất tái chiết khấu (RDR) hoặc tái cấp vốn (RFR))	-, lãi suất cao sẽ kiềm chế được lạm phát

 

Các tỉnh được thu thập dữ liệu cho bài viết bao gồm toàn bộ các tỉnh, thành tại Việt Nam trong giai đoạn 1994 - 2012, giá trị trung bình của các biến được mô tả trong bảng 2.

Bảng 3. Giá trị trung bình các yếu tố của tỉnh

Tỉnh	Tổng chi tiêu công	GDP	CPI
Hà Nội	53782.6	109647.6	107.3
Vĩnh Phúc	6016.5	15078.6	107.6
Bắc Ninh	6494.3	16433.2	108.3
Quảng Ninh	8312.6	19318.3	107.9
Hải Dương	6236.5	17197.6	107.2
Hải Phòng	11690.4	28806.1	107.6
Hưng Yên	5860.8	10721.9	107.0
Thái Bình	6892.7	14786.2	106.3
Hà Nam	2815.8	6326.1	107.5
Nam Định	5749.2	13478.6	106.9
Ninh Bình	8233.1	7926.0	106.7
Hà Giang	2989.8	2965.8	108.4
Cao Bằng	2912.4	2983.7	111.1
Bắc Kạn	1908.2	1555.3	105.5
Tuyên Quang	3544.1	5009.2	106.8
Lào Cai	3884.3	4761.7	107.6
Yên Bái	3065.3	4224.6	109.5
Thái Nguyên	4546.4	9342.9	106.6
Lạng Sơn	3281.6	5809.5	107.1
Bắc Giang	5840.1	9915.7	108.1
Phú Thọ	4576.5	9303.0	107.3
Lai Châu	2590.4	1644.9	109.1
Sơn La	3829.1	6610.2	107.1
Hoà Bình	3324.3	4564.8	115.7
Thanh Hoá	11320.2	25022.1	106.6
Nghệ An	14361.3	21143.0	106.8
Hà Tĩnh	5161.6	8311.4	108.3
Quảng Bình	3226.3	6027.4	107.6
Quảng Trị	2952.5	4733.9	107.8
Thừa Thiên Huế	3678.7	9419.6	107.7
Đà Nẵng	8135.3	14681.5	107.4
Quảng Nam	5422.7	12043.4	106.6
Quảng Ngãi	5395.1	11588.2	107.0
Bình Định	5447.7	13281.5	107.5
Phú Yên	2918.4	6767.5	107.5
Khánh Hoà	6213.0	16414.7	107.5
Ninh Thuận	2210.1	3701.4	108.1
Bình Thuận	6237.3	10960.2	109.2
Kon Tum	2482.2	2869.3	109.9
Gia Lai	4296.0	9574.8	108.0
Đắk Lắk	5743.6	13592.4	108.6
Lâm Đồng	5473.6	11314.5	107.9
Bình Phước	4085.0	8311.6	108.1
Tây Ninh	4962.8	14292.8	107.5
Bình Dương	8176.3	21762.3	107.8
Đồng Nai	8458.5	38206.0	108.0
Bà Rịa - Vũng Tàu	5736.9	94630.0	107.2
TP.Hồ Chí Minh	62511.8	219704.5	107.4
Long An	5623.7	16845.8	108.4
Tiền Giang	7439.8	17938.8	107.0
Bến Tre	5167.0	12123.0	108.6
Trà Vinh	3220.4	8223.6	104.4
Vĩnh Long	4180.9	9997.4	107.8
Đồng Tháp	5929.8	14009.1	107.8
An Giang	6155.9	23905.9	107.6
Kiên Giang	7078.5	22045.0	107.8
Cần Thơ	7893.5	21214.5	107.1
Sóc Trăng	4143.3	12508.6	107.6
Bạc Liêu	2891.7	8977.6	107.3
Cà Mau	3923.3	12997.3	107.4

Nguồn: tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu của Tổng cục Thống kê Việt Nam

Trung bình các số liệu trong giai đoạn 1997-2012 cho thấy trong các tỉnh, thànhViệt Nam, thành phố HồChí Minh có quy mô GDP lớn nhất, trong khi đó,Bắc Kạn có GDP thấp nhất và chỉ bằng khoảng 1/17 lần của thành phố Hồ Chí Minh. Tương tự GDP, tổng chi tiêu công tại thành phố Hồ Chí Minh cũng là cao nhất, bên cạnh đó, số lượng lao động công cũng cao nhất. Dữ liệu được xử lý theo cách tính trong mô hình, sau đó được mô tả thống kê ở bảng 3.

Bảng 3. Mô tả thống kê dữ liệu1

Biến	N	Trung bình	Độ lệch chuẩn	Nhỏ nhất	Lớn nhất
Inf	960	7.905	8.260	-9.200	160.200
Exp	960	48.149	26.931	4.170	199.510
Vni	900	8.572	2.536	6.030	13.470
Rfr	960	8.111	2.847	4.800	13.500
Rdr	780	5.939	2.623	3.000	11.920

Nguồn: tính toán của tác giả

3. Kết quả và thảo luận

Để ước lượng dữ liệu bảng, bài viết lần lượt sử dụng các kỹ thuật OLS đến các kỹ thuật ước lượng hiệu ứng cố định (FEM) và hiệu ứng ngẫu nhiên (REM). Bởi vì hạn chế của OLS trong ước lượng dữ liệu bảng với các hiện tượng bị chệch do phương sai thay đổi hay nội sinh (Kiviet 1995), do đó, ước lượng FEM và REM có thể được sử dụng để xử lý phương sai thay đổi (Ahn & Schmidt 1995). Bảng 4 trình bày mô hình có kết quả đáng tin cậy nhất trong 3 mô hình OLS, FEM và REM.

Bảng 4.Hiệu quả của chính sách tiền tệ theo địa phương

Mô hình	1 (FEM)		2 (FEM)		3 (FEM)
Biến phụ thuộc: Inf	Hệ số hồi quy	p-value	Hệ số hồi quy	p-value	Hệ số hồi quy	p-value
Inf(-1)	0.259***	0.000	0.440***	0.000	0.134***	0.000
Exp(-1)	0.174***	0.000	0.149***	0.000	0.123***	0.000
Vni(-1)	-0.689***	0.000
Rdr(-1)			-1.030***	0.000
Rfr(-1)					-0.279**	0.011
C	3.351***	0.004	3.669***	0.000	3.558***	0.010
N	900		900		900
Hettest	906.50	0.000	98.68	0.000	17.97	0.000
Hausman test	86.31	0.000	46.61	0.000	39.45	0.000

*,**,*** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%   Nguồn: tính toán của tác giả.

Chi tiêu công có tương quan dương và có ý nghĩa thống kê với lạm phát của các tỉnh, thành, như vậy, vai trò của chính sách tài khóa trong tăng trưởng kinh tế và kiểm soát lạm phát của các tỉnh rất quan trọng. Trong đó, chi tiêu của chính quyền địa phương làm gia tăng áp lực lên lạm phát và có thể triệt tiêu hiệu quả của CSTT.

Khi xem xét các biến đại diện cho CSTT, chúng tôi lần lượt sử dụng các biến lãi suất đại diện cho CSTT là VNI, RDR và RFR, cả ba biến đều có tác động âm có ý nghĩa thống kê lên lạm phát của từng địa phương. Như vậy, khi Ngân hàng Nhà nước Việt Nam tăng các loại lãi suất chính sách giúp giảm lạm phát của các địa phương rất hiệu quả trong giai đoạn 1997 - 2012. Kết quả này cho thấy rằng vai trò của CSTT của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã thực hiện được vai trò kiểm soát lạm phát của mình. Tuy nhiên, liệu rằng Ngân hàng Nhà nước có thực thi CSTT nhịp nhàng với chính sách tài khóa tại từng địa phương hay không? Để trả lời câu hỏi này, bài viết sử dụng biến tương tác giữa chi tiêu công và lãi suất để xem xét tương tác giữa hai chính sách. Kết quả được trình bày ở bảng 5. Theo kết quả ước lượng từ bảng 5, chúng ta thấy rằng dấu và ý nghĩa thống kê của các biến cũ không thay đổi, chứng tỏ kết quả ước lượng có tính bền vững.

Trong khi đó, các hệ số ước lượng của biến tương tác giữa chi tiêu công và lãi suất chính sách mặc dù không có ý nghĩa thống kê nhưng cùng có dấu âm cho cả hai biến lãi suất tái chiết khấu và lãi suất tái cấp vốn. Điều này cho thấy rằng khi chính sách tiền tệ thắt chặt đi kèm với chính sách tài khóa mở rộng thì CSTT có tác động mạnh hơn chính sách tài khóa và giúp kiềm giữ lạm phát. Như vậy, trong tương tác với chính sách tài khóa để kiểm soát lạm phát, CSTT Việt Nam vẫn có tính hiệu quả nhất định.

Tuy nhiên, với trường hợp của biến lãi suất tái cấp vốn, khi đưa thêm biến tương tác vào thì biến này mất ý nghĩa thống kê, chứng tỏ biến lãi suất tái chiết khấu có hiệu quả hơn lãi suất tái cấp vốn trong kiểm soát lạm phát. Như vậy, có thể thấy rằng vấn đề về lạm phát cao tại Việt Nam nếu xét theo địa phương thì CSTT của Ngân hàng Nhà nước đã có tính hiệu quả cao.

4. Kết luận

Thông qua dữ liệu bảng trong giai đoạn 1997 - 2012, bài viết này ước lượng tác động của CSTT đến lạm phát trong mối quan hệ kiểm soát với chính sách tài khóa. Thông qua mô hình hồi quy, một số kết luận được rút ra:

Một là, lạm phát Việt Nam, ngoài các yếu tố tác động như cầu kéo, chi phí đẩy và các yếu tố khác thì chi tiêu công của chính quyền địa phương cũng là một trong những nguyên nhân đó. Điều này cho thấy, câu chuyện kiểm soát lạm phát không phải chỉ xuất phát từ phía Ngân hàng Nhà nước Việt Nam mà còn phải có sự tham gia của Chính phủ mà đặc biệt là các chính quyền địa phương trong chính sách chi tiêu công của mình.

Hai là, CSTT đã có hiệu quả cao trong việc kiểm soát lạm phát Việt Nam theo các địa phương trong thời gian qua, đồng thời còn có vai trò quan trọng khi tương tác với chính sách tài khóa và hạn chế một phần tác động của chính sách tài khóa lên lạm phát Việt Nam.