Độ mở nền kinh tế và tác động của chính sách tiền tệ lên thất nghiệp (Số 2/2016)

Độ mở nền kinh tế và tác động của chính sách tiền tệ lên thất nghiệp

Lê Duy Khánh1

 

Nghiên cứu này kiểm tra ảnh hưởng của độ mở nền kinh tế đến tác động của chính sách tiền tệ (CSTT) lên thất nghiệp ở các quốc gia chuyển đổi. Nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng SGMM đối với dữ liệu bảng của 16 quốc gia, giai đoạn 1999 - 2013. Kết quả cho thấy ở các quốc gia chuyển đổi, độ mở nền kinh tế có ảnh hưởng tiêu cực đối với tác động của CSTT lên thất nghiệp: độ mở nền kinh tế càng lớn, tác động của CSTT lên thất nghiệp sẽ càng yếu đi.

1. Giới thiệu

Thất nghiệp luôn là vấn đề nhận được sự quan tâm của nhiều thành phần trong xã hội và các nhà hoạch định chính sách, bởi nó là một trong những chỉ số quan trọng về tình trạng của một nền kinh tế. Nếu như kiểm soát lạm phát luôn là mục tiêu quan trọng hàng đầu của CSTT ở nhiều quốc gia (Kahn and Jacobson 1989); (Orphanides 2013), thì thất nghiệp thấp cũng là mục tiêu theo đuổi của rất nhiều ngân hàng trung ương (NHTW) trên thế giới, theo Mishkin (2004), Bordo (2007).

Tuy nhiên, sự hội nhập của nền kinh tế các quốc gia với khu vực và thế giới ngày càng sâu rộng sẽ có ảnh hưởng đến thất nghiệp, cũng như ảnh hưởng đến vai trò của CSTT đối với thất nghiệp ở các quốc gia. Nghiên cứu của Elijah (2007) cho thấy, hội nhập kinh tế làm gia tăng thất nghiệp ở Nigieria; hay hội nhập kinh tế làm gia tăng thất nghiệp, đặc biệt là đối với lao động ít kỹ năng nói chung (Davidson and Matusz 2001). Bên cạnh đó, các nghiên cứu của Davis (1998) và Egger and Kreickemeier (2009) đều cho rằng tự do hóa thương mại và độ mở thương mại lớn sẽ làm gia tăng thất nghiệp ở các quốc gia được nghiên cứu. Ở hướng ngược lại, Hasan (2001) cho rằng ở các quốc gia đang phát triển thì tự do hóa thương mại không có ảnh hưởng nhiều đến việc làm, nó có thể có ảnh hưởng tích cực đến việc làm ở những quốc gia có thị trường lao động linh hoạt (flexible) và ngược lại đối với những quốc gia có thị trường lao động ít linh hoạt hơn. Đặc biệt, nghiên cứu khẳng định trong dài hạn thì độ mở thương mại cao hơn sẽ dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp thấp hơn.

Nghiên cứu này sẽ tiến hành đánh giá ảnh hưởng của độ mở nền kinh tế đến tác động của CSTT lên thất nghiệp ở các quốc gia chuyển đổi, bao gồm cả Việt Nam, trong giai đoạn 1999 - 2013. Bài viết gồm 4 phần, ngoài phần giới thiệu, nội dung tiếp theo bao gồm phần 2 - phương pháp nghiên cứu và dữ liệu; phần 3 - kết quả nghiên cứu và phần 4 - kết luận.

2. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

Nếu như trong ngắn hạn, các lý thuyết kinh tế đều cho rằng thất nghiệp phụ thuộc mạnh mẽ vào CSTT và các yếu tố quyết định tổng cầu thì trong dài hạn, nhiều lý thuyết kinh tế khẳng định tỷ lệ thất nghiệp sẽ trở về tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên (NAIRU), chẳng hạn như Friedman (1968), Phelps (1968). NAIRU có thể thay đổi theo thời gian bởi các nguyên nhân vi mô, nhưng không phụ thuộc vào tổng cầu. Vì vậy, tổng cầu không ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp trong dài hạn.

Tuy nhiên, Ball, Mankiw et al. (1999) đã chứng minh rằng quan niệm như vậy chưa chính xác. CSTT và những yếu tố quyết định tổng cầu vẫn có những ảnh hưởng quyết định đến tỷ lệ thất nghiệp trong ngắn hạn và cả dài hạn. Staiger, Stock et al. (1997) thì thậm chí cho rằng NAIRU là không tồn tại, trong khi King and Watson (1994) và Fair (2000) chứng minh có tồn tại sự đánh đổi giữa thất nghiệp và lạm phát trong dài hạn ở Mỹ.

Theo quan điểm của các tác giả này, về cơ bản, tác động của CSTT lên thất nghiệp cũng giống như tác động của CSTT lên tăng trưởng kinh tế nhưng ngược chiều. Khi NHTW thực hiện CSTT mở rộng, chính sách này sẽ giúp tạo công ăn việc làm, giảm thất nghiệp, như Mian and Sufi (2012), Michaillat and Saez (2013), trong cả ngắn và dài hạn.

Do đó, dựa theo mô hình nghiên cứu do Karras (1999a) đề xuất, nghiên cứu này sử dụng mô hình đo lường ảnh hưởng của độ mở nền kinh tế đến tác động của CSTT lên thất nghiệp như sau:

 

 

Trong đó: j đại diện cho quốc gia, t đại diện cho thời gian;rUn: sự thay đổi của thất nghiệp; rm: tốc độ tăng trưởng cung tiền; roil: tốc độ tăng giá thực của dầu, đại diện cho các cú shock cung; hệ số; sai số của thất nghiệp; Q, R, S là độ trễ của các biến độc lập.

đại diện cho sự thay đổi của tỷ lệ thất nghiệp của quốc gia j vào năm t. Chỉ tiêu này đo lường bằng công thức:

: là biến trễ của biến phụ thuộc, hàm ý rằng sự thay đổi của tỷ lệ thất nghiệp kỳ này phụ thuộc chính nó ở các kỳ trước đó.

: tỷ lệ thay đổi của giá dầu thực tế, đại diện cho các cú shock cung có ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc sản lượng, lạm phát và thất nghiệp; trong đó giá dầu thực tế được đo lường bằng giá dầu thế giới (theo USD) chia cho tỷ lệ giảm phát GDP (GDP deflator) của Mỹ1. Giá dầu thế giới được sử dụng là giá dầu theo thùng của tổ chức các nước xuất khẩu dầu mỏ (OPEC Oil Basket Price U$/Bbl - ). Khi đó, giá dầu thực tế được tính như sau: = và .

tốc độ tăng trưởng cung tiền, đại diện cho CSTT, cách tính: . Tốc độ cung tiền được sử dụng là M2 (tiền rộng)2.

: độ mở nền kinh tế năm t của quốc gia j, được đo lường bằng (xuất khẩu + nhập khẩu)/GDP.Đây là chỉ tiêu đo lường độ mở nền kinh tế được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu, chẳng hạn Cameron (1978), Borg (2006).

   Như đã đề cập, nghiên cứu này kỳ vọng rằng ở các quốc gia chuyển đổi, tác động của CSTT lên thất nghiệp sẽ càng giảm khi độ mở của nền kinh tế càng lớn, tức < 0.

Bảng 1. Mô tả các biến của mô hình

Biến	Ký hiệu	Cách tính
Biến phụ thuộc
Sự thay đổi của tỷ lệ thất nghiệp
Biến độc lập
Tỷ lệ thay đổi của giá dầu thực tế		.
Tốc độ tăng trưởng cung tiền		.
Độ mở nền kinh tế	open	(xuất khẩu + nhập khẩu)/GDP
Biến tương tác		-

 

2.1- Dữ liệu nghiên cứu

Các dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này được thu thập từ Data Stream của Thomson Reuters, từ năm 1999 đến năm 2013, với 16 quốc gia chuyển đổi, trong đó có 2 nước châu Á là Việt Nam và Trung Quốc, còn lại 14 nước bao gồm Nga và một số nước khu vực Đông Âu.

2.2- Phương pháp ước lượng

2.2.1- Khắc phục đa cộng tuyến

Một vấn đề quan trọng có ảnh hưởng đến kết quả ước lượng của mô hình có biến tương tác là vấn đề đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa biến tương tác và các biến độc lập tạo ra biến tương tác, theo Smith and Sasaki (1979), Morris, Sherman et al. (1986). Khi mô hình gặp vấn đề đa cộng tuyến thì ước lượng trở nên không chính xác. Hơn nữa, các hệ số ước lượng có thể bị mất ý nghĩa thống kê, hoặc đổi dấu ngược với kỳ vọng và lý thuyết. Bên cạnh đó, một sự thay đổi nhỏ của mẫu có thể gây ra một sự thay đổi lớn trong kết quả ước lượng, làm cho kết quả ước lượng trở nên kém tin cậy, theo Smith and Sasaki (1979), Yoo, Mayberry et al. (2014).

Đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tính tuyến được đo lường bằng nhiều phương pháp. Trong số đó, nghiên cứu này sử dụng chỉ số VIF (Variance inflation factor), là chỉ số được sử dụng phổ biến để xác định có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay không.

Trong số nhiều phương pháp được sử dụng nhằm giảm tính đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy tuyến tính đối với mô hình có biến tương tác, nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp centering (hồi tâm/quy tâm), được xem là phương pháp cho đến nay được sử dụng phổ biến hơn cả.

Trong nghiên cứu này, trước khi xử lý đa cộng tuyến, hệ số VIF giữa biến tương tác và biến cung tiền là 7,42 cho thấy có hiện tượng đa cộng tuyến mạnh, có thể ảnh hưởng đến kết quả ước lượng. Sau khi sử dụng phương pháp centering để khắc phục, hệ số VIF của hai biến chỉ còn 1,05 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến đã được khắc phục đáng kể3. Khi đó, kết quả ước lượng mô hình có độ tin cậy cao hơn.

2.2.2- Xác định độ trễ tối đa của các biến độc lập

Trong mô hình của nghiên cứu này, tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc đều có độ trễ. Đối với dữ liệu bảng, độ trễ có thể khác nhau giữa các quốc gia và giữa từng biến độc lập. Trong kinh tế lượng, độ trễ tối đa của các biến độc lập thường được xác định thông qua các chỉ số thống kê (AIC, BIC, HQIC). Đối với từng biến độc lập, các giá trị được xác định theo các chỉ số thống kê này là các chỉ số trung bình cho tất cả các quốc gia trong mẫu (Levin, Lin et al. 2002) nên thường khó chính xác (Berument, Konac et al. 2007). Vì vậy, nghiên cứu này chọn độ trễ tối đa của các biến độc lập dựa trên cả các chỉ số thống kê và cơ sở lý thuyết kinh tế.

Thực tế, tác động của CSTT lên các biến kinh tế vĩ mô luôn có độ trễ như nhiều lý thuyết kinh tế đã chỉ ra. Nhiều nghiên cứu có những lựa chọn khác nhau về độ trễ của CSTT lên thất nghiệp, song mức phổ biến được chọn là hai năm (Staiger, Stock et al. 1997), (Alexius and Holmlund 2008).

Dựa trên kết quả tính toán từ các chỉ số thống kê và các lý thuyết kinh tế vừa đề cập, tác giả lựa chọn độ trễ tối đa cho từng biến độc lập, nhằm đo lường một cách tốt nhất ảnh hưởng của độ mở nền kinh tế đến tác động của CSTT lên thất nghiệp ở các quốc gia chuyển đổi. (Bảng 2)

Bảng 2. Độ trễ trung bình của các biến độc lập theo các chỉ số thống kê4

Biến	AIC	BIC	HQIC
	Độ trễ trung bình (average lags)
oilt	1,00	1,00	1,00
m t	0,63	0,69	0,88
opent	0,69	0,81	0,81
unt-i	0,50	0,63	0,69

(Nguồn: tác giả tính toán từ phần mềm kinh tế lượng)

Dựa trên kết quả từ các chỉ số thống kê và cơ sở lý thuyết kinh tế, độ trễ tối đa của tất cả các biến độc lập của nghiên cứu được chọn là hai (2) năm.

2.2.3- Ước lượng với dữ liệu bảng động (dynamic panel data)

Dữ liệu được nghiên cứu sử dụng tập hợp từ 16 quốc gia chuyển đổi, bao gồm cả Việt Nam, trong giai đoạn 1999 - 2013 là kiểu dữ liệu bảng (panel data). Nghiên cứu này sẽ sử dụng phương pháp SGMM 2 bước (SGMM two-step) để ước lượng ảnh hưởng của độ mở nền kinh tế đến tác động của CSTT lên thất nghiệp, bởi phương pháp này có thể khắc phục được những ngược điểm của mô hình/ số liệu như hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi, và đặc biệt là vấn đề nội sinh.

Phương pháp SGMM đòi hỏi sử dụng biến công cụ (instrumental variable) phù hợp. Để kiểm tra tính phù hợp này, tác giả sử dụng kiểm định Sargan (kiểm định giới hạn về nội sinh - over-identifying restrictions) với giả thuyết H0: biến công cụ là ngoại sinh, do đó, giá trị p (p-value) của thống kê Sargan càng lớn càng tốt. Tuy nhiên, để kiểm định Sargan không bị yếu thì số lượng biến công cụ phải nhỏ hơn hoặc bằng số nhóm (Roodman 2009). Bên cạnh đó, để kiểm định tự tương quan của mô hình động, tác giả sử dụng kiểm định Arellano-Bond (Arellano-Bond test for AR) với giả thuyết H0: không có tự tương quan, và được áp dụng cho sai số của mô hình, do đó giá trị p càng lớn càng tốt. Đối với kiểm định tự tương quan, kết quả AR(2) được xem xét vì nó kiểm định tự tương quan ở các cấp độ.

Trong mô hình hồi quy của nghiên cứu này, sai số của thất nghiệp bao gồm những yếu tố có tác động đến thất nghiệp nhưng còn chưa xác định, chẳng hạn như lạm phát, đầu tư, sản lượng và nhiều yếu tố khác (Bassanini and Duval 2006) hay (Bakare 2011). Những yếu tố này có thể tác động đến biến trễ của thất nghiệp (). Vì vậy, nghiên cứu này chọn biến nội sinh là biến trễ của thất nghiệp, các biến độc lập còn lại là các biến ngoại sinh. Việc lựa chọn này sẽ được kiểm định thông qua ước lượng bằng phương pháp SGMM.

3. Kết quả ước lượng

3.1- Mô tả thống kê (Bảng 3)

Bảng 3. Đặc điểm của mẫu nghiên cứu, giai đoạn 1999 - 2013

Quốc gia	(%)	(%)	(%)
Albani	2,47	8,76	73,91
Azerbaijan	-0,13	36,83	89,30
Bulgaria	2,40	17,30	104,47
China	2,06	17,09	49,49
Czech R.	1,79	6,73	118,01
Estonia	5,27	15,09	137,53
Hungaria	2,35	9,18	143,35
Latvia	2,96	14,82	97,56
Lithuania	4,74	13,94	116,06
Poland	1,33	10,36	74,27
Rumania	2,49	25,18	74,60
Russia	4,27	33,74	56,30
Slovakia	1,75	8,20	146,17
Slovenia	0,14	7,99	120,10
Ukraine	-2,18	32,48	104,27
Vietnam	-5,28	30,05	133,26

 

3.2- Kết quả ước lượng

Bảng 4 trình này kết quả của mô hình hồi quy ở bốn mức của độ trễ. Cột (i) ước lượng tác động của CSTT lên thất nghiệp, chưa xem xét đến ảnh hưởng của độ mở nền kinh tế, tức βiopen = 0. Kết quả ước lượng phù hợp với kỳ vọng. CSTT có tác động đến thất nghiệp, và có quan hệ ngược chiều, tức việc mở rộng tiền tệ có thể giúp các quốc gia giảm thất nghiệp. Bên cạnh đó, giá dầu cũng có ý nghĩa với thất nghiệp. Giá dầu tăng có thể làm gia tăng thất nghiệp ở các quốc gia chuyển đổi, nhưng chỉ ở mức trễ một (01) năm.

Bảng 4. Kết quả kiểm định5

Biến	(i)	(ii)	(iii)	(iv)
(se)	0.2891621*** (0.091419)	0.2952682*** (0.0929999)	0.2711898*** (0.0861573)	0.2776457*** (0.0882434)
(se)	0.091419 (0.0629057)	0.1050534 (0.0617549)	0.1057697 (0.0674192)	0.1194746* (0.0657783)
(se)	0.2434615*** (0.061114)	0.2405028*** (0.0613762)	0.2465853*** (0.0636461)	0.2500161*** (0.0648473)
(se)	-0.2725505*** (0.0845112)	-0.2261479** (0.1024969)	-0.2530339*** (0.0837531)	-0.1791351* (0.0876806)
			-0.04855 (0.0998445)	-0.0611589 (0.1003203)
(se)			-0.0598547 (0.0940763)	-0.1132018 (0.0761399)
(se)		-0.9145233*** (0.2647849)		-0.7224784** (0.3098345)
(se)				0.5395652 (0.341949)
(se)				-0.896276*** (0.2242116)
Hằng số (constant) (se)	-0.0166481	-0.0246257	-0.0049062 (0.0170615)	-0.0136429 (0.0146377)
Tổng (se)	-0.2725505** (0.0845112)	-0.2261479** (0.1024969)	-0.3614386*** (0.0913516)	-0.3534958*** (0.1130272)
Tổng (se)		-0.9145233*** (0.2647849)		-1.079189*** (0.3271254)
Arellano-Bond test for AR(2) (p-value)	0.311	0.292	0.105	0.161
Sargan test of overid. Restrictions (p-value)	0.247	0.295	0.184	0.261

***: ý nghĩa ở mức 1%, **: ý nghĩa ở mức 5% và *: ý nghĩa ở mức 10%.Sai số chuẩn (standard error) được trình bày trong dấu ngoặc đơn ().

Cột (ii) trình bày kết quả ước lượng có xem xét ảnh hưởng của độ mở nền kinh tế đến tác động của CSTT lên thất nghiệp. Kết quả hồi quy phù hợp với kỳ vọng và lý thuyết kinh tế. CSTT có tác động ngược chiều lên thất nghiệp. Độ mở nền kinh tế cũng tác động ngược chiều, với βiopen = -0.9145233 , có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều đó có nghĩa rằng, độ mở nền kinh tế ở các quốc gia chuyển đổi càng lớn, tác động của CSTT lên thất nghiệp sẽ càng yếu đi. Khi đó, NHTW muốn cải thiện thất nghiệp thông qua mở rộng CSTT sẽ khó khăn hơn.

Cột (iii) và cột (iv) lặp lại kiểm định với độ trễ lớn hơn, bằng hai (năm). Kết quả ước lượng vẫn nhất quán và có ý nghĩa thống kê. Hệ số tổng βiopen = -1.079189 cho thấy CSTT sẽ càng yếu đi trong việc thúc đẩy việc làm khi độ mở của nền kinh tế càng lớn.

4. Kết luận

Bài nghiên cứu này đã tiến hành kiểm tra tác động của CSTT đến thất nghiệp dưới ảnh hưởng của độ mở nền kinh tế. Về mặt lý thuyết kinh tế, tác động của CSTT đến thất nghiệp sẽ yếu đi khi độ mở của nền kinh tế tăng lên.

Sử dụng dữ liệu bảng của 16 quốc gia chuyển đổi trong giai đoạn 1999 - 2013, kết quả nghiên cứu thực nghiệm đã củng cố nhận định của lý thuyết kinh tế. Độ mở nền kinh tế càng cao, tác động của CSTT lên thất nghiệp càng yếu đi.

Trong điều kiện hội nhập ngày càng sâu rộng với khu vực và thế giới của Việt Nam cũng như các quốc gia chuyển đổi, kết quả của nghiên cứu này là một hàm ý cần quan tâm đối với CSTT ở các quốc gia. Hiệu quả của CSTT trong việc thúc đẩy việc làm, giảm thất nghiệp có thể sẽ yếu đi khi mức độ hội nhập và độ mở nền kinh tế ngày càng lớn hơn.