VIỆN NGHIỆN CỨU QUẢN LÝ KINH TẾ TRUNG ƯƠNG

CỔNG THÔNG TIN KINH TẾ VIỆT NAM

Phát triển bền vững

Mối quan hệ giữa tăng trưởng, lạm phát, tiết kiệm và đầu tư tại Việt Nam (Phần 1)

13/03/2014 - 945 Lượt xem

Trong suốt thập kỷ 2000, Việt Nam đã áp dụng một chính sách thúc đẩy tăng trưởng kinh tế dựa trên đầu tư quy mô lớn. Mặc dù chính sách này đã có tác động tích cực tới tăng trưởng GDP trong thời gian đầu, nhưng kể từ năm 2007 trở đi, việc tỷ lệ đầu tư/GDP vượt quá xa so với tỷ lệ tiết kiệm/GDP đã dẫn đến tình trạng lạm phát cũng như nhập siêu ở mức cao. Kết quả là VND bị mất giá mạnh, hiện tượng đô la hóa gia tăng, các ngân hàng rơi vào trạng thái căng thẳng về thanh khoản… Các chính sách ổn định kinh tế vĩ mô của Chính phủ sau đó đã khiến cho tỷ lệ đầu tư/GDP và lạm phát giảm mạnh, cán cân thương mại trở về vị trí cân bằng…, nhưng cái giá phải trả là tốc độ tăng trưởng GDP cũng giảm theo.

Trong bài viết này (chia làm 2 phần, phần 2 sẽ được đăng tải trên Tạp chí Tài chính số 3/2014), tác giả sẽ lượng hóa mối quan hệ giữa tăng trưởng, lạm phát, tiết kiệm và đầu tư tại Việt Nam nói trên. Mô hình định lượng này, viết tắt là GISI (những chữ cái đầu của các từ tiếng Anh - Growth, Inflation, Saving và Investment), sẽ góp phần làm rõ một số thuộc tính cơ bản của mô hình tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam trong những năm gần đây, đồng thời cho phép chúng ta đưa ra một số đề xuất đối với chính sách quản lý tổng cầu của Việt Nam trong thời gian tới.

Xây dựng mô hình

Phương trình dự báo lạm phát

Theo lý thuyết đường cong Phillips, trong ngắn hạn, tồn tại một sự đánh đổi giữa tốc độ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp trong nền kinh tế. Một phiên bản khác của lý thuyết này rất thông dụng ở Việt Nam là: tồn tại một mối quan hệ thuận chiều giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế và tốc độ lạm phát, hay nói cách khác, muốn đạt được tốc độ tăng trưởng GDP cao, phải chấp nhận mức lạm phát cao. Các số liệu về tăng trưởng GDP và lạm phát tại Việt Nam cho thấy sự tồn tại của mối quan hệ này. Khi tốc độ tăng trưởng GDP trong năm (T-1) có xu hướng tăng, tỷ lệ lạm phát trong năm sau đó, năm (T), cũng có xu hướng tăng theo.

Tuy nhiên, việc sử dụng tốc độ tăng trưởng GDP để dự báo tốc độ lạm phát gặp phải một hạn chế: Do những giới hạn về nguồn lực (vốn, lao động, công nghệ), GDP không thể tăng tùy ý. Do đó, nếu tổng cầu liên tục tăng mạnh, GDP chỉ tăng đến một chừng mực nào đó rồi sẽ dừng lại, và toàn bộ phần tổng cầu dư thừa sẽ được chuyển thành lạm phát. Như vậy, chỉ riêng tốc độ tăng trưởng GDP không đủ cho việc dự báo tốc độ lạm phát trong bối cảnh tổng cầu liên tục tăng mạnh. Để dự báo được lạm phát trong bối cảnh này, bên cạnh tốc độ tăng trưởng GDP, cần một thước đo mức độ dư thừa của tổng cầu.

Vậy đâu là thước đo sự dư thừa của tổng cầu? Cung tiền M2 là một thước đo thường hay được sử dụng. Mặc dù vậy, có 2 điều cần lưu ý:

Thứ nhất, trong bối cảnh hệ thống tài chính rơi vào trạng thái khủng hoảng như hiện nay, kênh tác động M2 => lãi suất => tín dụng => tổng cầu => lạm phát bị tắc, nên tác động của cung tiền tới lạm phát bị hạn chế rất nhiều.

Thứ hai, cung tiền, muốn tác động đến lạm phát, phải thông qua thị trường hàng hóa. Chính vì vậy, sẽ rất hữu ích, nếu chúng ta tìm được một thước đo sự dư thừa của tổng cầu trên thị trường hàng hóa.

Mức chênh lệch giữa đầu tư và tiết kiệm (hay mức nhập siêu) cũng là một thước đo. Điều này có thể thấy rõ khi phân tích phương trình tổng cầu: GDP = C + I + G + EX – IM. Theo phương trình trên, trong một nền kinh tế đóng, tỷ lệ tiết kiệm/GDP sẽ luôn luôn bằng tỷ lệ đầu tư/GDP. Tuy nhiên, trong một nền kinh tế mở, nhờ khả năng vay mượn từ bên ngoài, một quốc gia có thể nâng tỷ lệ đầu tư/GDP cao hơn so với tỷ lệ tiết kiệm/GDP và mức chênh lệch này, theo nguyên tắc tính tổng sản phẩm trong nước, luôn luôn bằng tỷ lệ nhập siêu/GDP.

Sự tồn tại mối quan hệ giữa mức chênh lệch đầu tư/ GDP - tiết kiệm/GDP và tốc độ lạm phát tại Việt Nam cũng đã được các số liệu thống kê khẳng định. Khi mức chênh lệch giữa đầu tư/GDP và tiết kiệm/GDP trong năm (T-1) tăng lên, tỷ lệ lạm phát trong năm (T) cũng có xu hướng tăng theo.

Về lý thuyết, không phải lúc nào hiệu số giữa đầu tư và tiết kiệm cũng phản ánh sự dư thừa của tổng cầu. Trong một nền kinh tế thiếu vốn (tỷ lệ tiết kiệm/ GDP thấp và thừa lao động), sự gia tăng khoảng cách giữa tỷ lệ đầu tư/GDP và tỷ lệ tiết kiệm/GDP có thể giúp cho GDP tăng mạnh, giảm thất nghiệp mà không kéo theo lạm phát cao. Mặc dù vậy, điều này khó có thể kéo dài mãi mãi. Chính vì vậy, mức chênh lệch giữa tỷ lệ đầu tư/GDP và tỷ lệ tiết kiệm/GDP (hay mức nhập siêu/GDP) sẽ là thước đo hữu ích đối với sự dư thừa của tổng cầu trong dài hạn (khi sản lượng xoay quanh mức tiềm năng) hoặc khi mức dư thừa của tổng cầu tương đối lớn.

Tuy nhiên, do mức nhập siêu của nền kinh tế không thể tăng tùy ý, nên thước đo này cũng có giới hạn. Trong bối cảnh lạm phát quá cao, mức chênh lệch giữa tiết kiệm và đầu tư có thể sẽ không đủ để giải thích hết được sự dư thừa của tổng cầu mà phải cần thêm sự trợ giúp của cung tiền M2.

Trên cơ sở những lập luận đã nêu, có thể kết hợp các biến số tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ đầu tư/GDP và tỷ lệ tiết kiệm/GDP để xây dựng phương trình dự báo lạm phát như sau:

INFLATION=C(1)+C(2xGDP(1)+C(3x[INVESTME NT(-1)-SAVING(-1)]           (GISI1)

Trong đó:

- INFLATION: tốc độ lạm phát CPI trong năm (T)

- GDP(-1): tốc độ tăng trưởng GDP trong năm (T-1)

- INVESTMENT(-1): tỷ lệ đầu tư/GDP trong năm (T-1)

- SAVING(-1): tỷ lệ tiết kiệm/GDP trong năm (T-1)

- C(1), C(2), C(3): các hệ số

Trong phương trình GISI1 tốc độ lạm phát trong năm (T) hoàn toàn do các biến số trong quá khứ, năm (T-1) quyết định. Phương trình này cũng cho thấy rằng, nếu tốc độ tăng trưởng đầu tư luôn cao hơn tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ đầu tư/GDP sẽ liên tục gia tăng, và nếu tỷ lệ tiết kiệm/GDP không theo kịp, lạm phát sẽ gia tăng theo.

Phương trình dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế

Trong ngắn hạn, tốc độ tăng trưởng kinh tế do cả tổng cung và tổng cầu quyết định, trong đó tổng cầu sẽ quyết định bao nhiêu tiềm năng của tổng cung được sử dụng.

Về phía tổng cung, mặc dù mức tăng trưởng tiềm năng do các yếu tố sản xuất như vốn, lao động, công nghệ tạo nên nhưng trong nghiên cứu này, tác giả chỉ đề cập đến yếu tố vốn. Nguyên do bởi:

Thứ nhất, Việt Nam là một nền kinh tế đang trong quá trình công nghiệp hóa và nguồn lao động từ khu vực nông thôn tương đối dồi dào. Chính vì vậy, lao động không phải là yếu tố chính hạn chế mức tăng trưởng kinh tế tiềm năng của Việt Nam.

Thứ hai, có một sự đồng thuận rộng, mô hình tăng trưởng kinh tế của Việt Nam là mô hình tăng trưởng kinh tế theo chiều rộng, trong đó đóng góp của yếu tố năng suất là không lớn [xem Bùi Trinh và các cộng sự (2012)]. Qua đó, có thể thấy, tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam sẽ chủ yếu phụ thuộc vào lượng vốn được tích lũy trong nền kinh tế. Điều này ngụ ý rằng, đầu tư là yếu tố chủ đạo, quyết định tốc độ tăng trưởng GDP.

Một điều đáng chú ý là các số liệu thống kê được công bố không cho thấy giữa tốc độ tăng trưởng GDP và tốc độ tăng đầu tư của những năm trước đó có mối quan hệ tuyến tính đáng tin cậy nào. Tất nhiên, điều này không có nghĩa là các khoản đầu tư trong quá khứ không làm gia tăng năng lực sản xuất của nền kinh tế. Trên thực tế, các khoản đầu tư trong quá khứ vẫn giúp nâng cao năng lực sản xuất nhưng không phải tất cả các khoản đầu tư.

Như trên đã phân tích, có một lượng vốn đầu tư nào đó (trong phần vượt quá tiết kiệm) đã được chuyển hóa thành lạm phát vào năm sau. Điều này gợi ý rằng, tỷ lệ tiết kiệm trong quá khứ có thể sẽ phản ánh tốt hơn năng lực sản xuất (theo chiều rộng) của nền kinh tế. Nói cách khác, chỉ những phần đầu tư tương đương với tỷ lệ tiết kiệm là có sự đảm bảo về hiệu quả.

Các số liệu của Việt Nam cho thấy sự tồn tại mối quan hệ giữa tỷ lệ tiết kiệm/GDP trong năm (T-1) và tốc độ tăng trưởng GDP trong năm (T). Khi tỷ lệ tiết kiệm/GDP tăng lên, tốc độ tăng trưởng GDP trong năm sau đó cũng có xu hướng tăng lên.

Về phía tổng cầu, mặc dù tổng cầu phụ thuộc vào các cấu thành như tiêu dùng (tư nhân và chính phủ), đầu tư, xuất khẩu, nhưng trong bài viết này, với mục đích chính là nghiên cứu mối quan hệ giữa 4 biến số (gồm tăng trưởng, lạm phát, tiết kiệm và đầu tư), nên tác giả chỉ đề cập đến yếu tố đầu tư và xem đây là yếu tố đại diện cho tổng cầu.

Các số liệu cho thấy, giữa tốc độ tăng đầu tư của năm (T) và tốc độ tăng trưởng kinh tế của năm (T) có mối tương quan khá chặt chẽ, nhưng có một điểm cần lưu ý rằng, không phải toàn bộ sự gia tăng của đầu tư đều hiệu quả.

Theo lập luận ở trên, có thể khẳng định, chỉ có một phần nào đó trong tổng mức tăng đầu tư tác động đến tốc độ tăng trưởng GDP trong cùng năm và phần gia tăng đầu tư còn lại là cầu dư thừa và sẽ được chuyển hóa thành lạm phát trong tương lai.

Vậy đâu là phần dư thừa này? Câu trả lời là một tỷ lệ nào đó trong phần tăng trưởng đầu tư vượt quá tốc độ tăng trưởng GDP. Nếu tốc độ tăng đầu tư liên tục cao hơn tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ đầu tư/GDP sẽ gia tăng và tác động đến tốc độ lạm phát của năm sau đó. Ngược lại, trong trường hợp tốc độ tăng đầu tư liên tục thấp hơn tốc độ tăng GDP, tỷ lệ đầu tư/GDP sẽ giảm và lạm phát sẽ giảm theo. Chỉ khi tốc độ tăng đầu tư tương đương với tốc độ tăng trưởng GDP, lạm phát mới có xu hướng ổn định.


Như vậy, chúng ta có thể suy luận rằng, mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và biến số “tốc độ tăng trưởng đầu tư trong hiện tại sau khi trừ đi một phần vượt quá tốc độ tăng GDP”, sẽ là mối quan hệ cùng chiều và chặt chẽ hơn so với mối quan hệ giữa biến số tốc độ tăng trưởng GDP và biến số tốc độ tăng đầu tư.

Để đo mức dư thừa tổng cầu, chúng ta có thể sử dụng hiệu số giữa tỷ lệ đầu tư/GDP trong hiện tại và tỷ lệ đầu tư/GDP trong quá khứ, bởi chỉ khi có sự chênh lệch giữa tốc độ tăng đầu tư và tốc độ tăng trưởng GDP, hiệu số này mới thay đổi. Hơn nữa, chúng ta cũng có thể lập luận rằng, do tác động cận biên của tốc độ tăng đầu tư đến tốc độ tăng trưởng GDP giảm dần, nên mức độ dư thừa đầu tư cận biên sẽ gia tăng cùng với tốc độ tăng đầu tư, tức là nếu đầu tư tăng quá mạnh, các khoản đầu tư cuối cùng sẽ gần như không tác động đến GDP, mà chỉ gây nên lạm phát. Như vậy, biến số “hiệu số giữa tỷ lệ đầu tư/GDP trong hiện tại và tỷ lệ đầu tư/GDP trong quá khứ” sẽ được biểu diễn dưới dạng đa thức bậc 2.

Với các lập luận nêu trên, khi kết hợp các biến số tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ tiết kiệm/GDP, tốc độ tăng trưởng đầu tư, tỷ lệ đầu tư/GDP trong quá khứ và hiện tại, chúng ta có phương trình dự báo tốc độ tăng trưởng GDP như sau:

GDP = C(4)xSAVING(-1)+C(5)xINGROWTH + C ( 6 ) x [ I N V E S T M E N T - I N V E S T M E N T ( - 1 ) ] + C(7)x[INVESTMENT-INVESTMENT(-1)]2                  (GISI2)

Trong đó:

- GDP: tốc độ tăng trưởng GDP trong năm (T)

- SAVING(-1): tỷ lệ tiết kiệm/GDP trong năm (T-1)

- INGROWTH: tốc độ tăng trưởng đầu tư trong năm (T)

- INVESTMENT: tỷ lệ đầu tư/GDP trong năm (T)

- INVESTMENT(-1): tỷ lệ đầu tư/GDP trong năm (T-1)

- C(4), C(5), C(6), C(7): các hệ số

Trong phương trình GISI2 nói trên, việc dự báo tốc độ tăng trưởng GDP trong năm (T) đòi hỏi phải dựa trên những giả định về tốc độ tăng trưởng đầu tư và tỷ lệ đầu tư/GDP của cùng năm đó. Biến số INGROWTH thường được coi là công cụ chính sách. Còn biến số INVESTMENT được xác định theo phương trình sau:

INVESTMENT = C(8)xINVESTMENT(-1) x(100+INGROWTH)/(100+GDP)           (GISI3)

Trong đó:

- INVESTMENT: tỷ lệ đầu tư/GDP trong năm (T)

- INVESTMENT(-1): tỷ lệ đầu tư/GDP trong năm (T-1)

- INGROWTH: tốc độ tăng đầu tư trong năm (T)

- GDP: tốc độ tăng trưởng GDP trong năm (T)

- C(8): hệ số

Mối quan hệ giữa tiết kiệm và lạm phát

Trong mô hình GISI2, nếu mục đích chỉ là dự báo tốc độ tăng trưởng GDP trước 1 năm, SAVING(-1) là biến số đã biết. Tuy nhiên, nếu mục đích là dự báo tốc độ tăng trưởng cho nhiều năm, chúng ta cần một phương trình dự báo tỷ lệ tiết kiệm/GDP. Các số liệu về nền kinh tế Việt Nam cho thấy giữa tốc độ lạm phát và tỷ lệ tiết kiệm/GDP có mối quan hệ ngược chiều. Khi tốc độ lạm phát gia tăng, tỷ lệ tiết kiệm/GDP sẽ giảm.

Mối quan hệ ngược chiều giữa tốc độ lạm phát và tỷ lệ tiết kiệm/GDP cũng phù hợp với lô-gic kinh tế thông thường, đó là: Nếu giá cả hàng hóa gia tăng mạnh, người dân phải lấy các khoản tiết kiệm của mình để bù vào. Như vậy, chúng ta có thể biểu diễn mối quan hệ giữa tỷ lệ tiết kiệm/GDP và tốc độ lạm phát bằng phương trình:

SAVING = C(9) + C(10)xINFLATION             (GISI4)

Trong đó:

- SAVING – tỷ lệ tiết kiệm/GDP trong năm (T)

- INFLATION – tốc độ lạm phát trong năm (T)

- C(9), C(10) – các hệ số

Mô hình GISI

Các phương trình đơn lẻ đã trình bày ở trên có thể được gộp lại thành một hệ phương trình dự báo các biến số kinh tế vĩ mô, được gọi là mô hình GISI, như sau:

INFLATION=C(1)+C(2)xGDP(-1)+C(3) x[INVESTMENT(-1)-SAVING(-1)]    GISI1

GDP=C(4)xSAVING(-1)+C(5)xINGROWTH+C(6) x[INVESTMENT-INVESTMENT(-1)]+ C(7) x[INVESTMENT-INVESTMENT(-1)]2    GISI2

INVESTMENT=C(8)xINVESTMENT(-1) x(100+INGROWTH)/(100+GDP)    GISI3

SAVING=C(9)+C(10)xINFLATION    GISI4

Trong mô hình GISI ở trên, chúng ta có 4 phương trình và 4 biến số nội sinh, bao gồm INFLATION, GDP, INVESTMENT và SAVING. Trong mô hình chỉ có 1 biến số ngoại sinh là INGROWTH. Nói cách khác, trong mô hình GISI này, sự thay đổi về tốc độ tăng đầu tư sẽ quyết định sự thay đổi của tất cả các biến số còn lại.

Ước lượng mô hình dự báo GISI

Số liệu

Việc dự báo được thực hiện trên cơ sở các số liệu trong giai đoạn 2004-2013.

Số liệu INFLATION trong giai đoạn 2004-2013 được lấy từ trang web http://gso.gov.vn của Tổng cục Thống kê và là tốc độ lạm phát CPI của tháng 12 so với cùng kỳ năm trước.

Số liệu về GDP, INVESTMENT, SAVING, INGROWTH trong giai đoạn 2004-2013 được lấy hoặc tính toán trên cơ sở các số liệu tuyệt đối về GDP, tiêu dùng tư nhân, tiêu dùng chính phủ và đầu tư (theo giá so sánh năm 2010) từ nguồn “ADB. Key Indicators for Asia and the Pacific 2013” và báo cáo “Tình hình kinh tế - xã hội năm 2013” của Tổng cục Thống kê.

Ngoài ra, trong phương trình GISI1 tác giả sử dụng số liệu trung bình động 3 năm (MA3) cho các biến INFLATION, GDP(- 1), [INVESTMENT(-1) - SAVING(-1)]. Trong phương trình GISI4 tác giả cũng sử dụng số liệu trung bình động 3 năm (MA3) cho các biến SAVING và INFLATION.

Kết quả ước lượng mô hình dự báo

Trên cơ sở sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất, phần mềm Eviews 5.0 cho kết quả ước lượng mô hình GISI như sau (bảng 1):

Kết quả ước lượng mô hình cho phép chúng ta đưa ra một số nhận xét như sau:

- Các hệ số đều có độ tin cậy tương đối cao.

- Hệ số C(2)>0 cho thấy tốc độ tăng trưởng kinh tế cao hơn sẽ dẫn đến lạm phát cao hơn trong ngắn hạn, tức là biến GDP(-1) có mối quan hệ thuận chiều với biến INFLATION.

- Hệ số C(3)>0 cho thấy, mức chênh lệch giữa đầu tư/GDP và tiết kiệm/GDP (hay mức nhập siêu/GDP) đúng là cầu dư thừa và gây nên lạm phát.

- Hệ số C(4)>0 cho thấy tỷ lệ tiết kiệm/GDP càng cao, thì tốc độ tăng trưởng kinh tế cũng càng cao, tức là tỷ lệ tiết kiệm/GDP trong quá khứ phản ánh một phần mức tăng trưởng tiềm năng của nền kinh tế.

- Hệ số C(5) >0 cho thấy, đầu tư tạo ra nhu cầu cho khu vực sản xuất trong cùng năm đó.

- Hệ số C(6)<0 và C(7)<0, đồng thời khi đưa biến số [INVESTMENT- INVESTMENT(-1)] vào đã khiến cho hệ số tương quan của phương trình GISI2 tăng lên, cho thấy phần tốc độ tăng đầu tư vượt quá tốc độ tăng GDP đúng là phần dư thừa và mức dư thừa cận biên có xu hướng gia tăng cùng với tốc độ tăng đầu tư.

- Hệ số C(10)<0 cho thấy lạm phát ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ tiết kiệm/GDP của nền kinh tế.

Bài đăng trên Tạp chí Tài chính số 2 - 2014

Nguồn: tapchitaichinh.vn