Header Page 1 of 133.

Mã số: 27
MỐI QUAN HỆ GIỮA TỶ LỆ LẠM
PHÁT, TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VÀ
CHI TIÊU CHÍNH PHỦ Ở VIỆT NAM
TRONG GIAI ĐOẠN 1997-2012

Footer Page 1 of 133.


Header Page 2 of 133.

TÓM TẮT
Bài nghiên cứu này nghiên cứu mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh
tế và chi tiêu chính phủ ở Việt Nam.
Trong nghiên cứu này, chi tiêu chính phủ được tách thành chi thường xuyên và
chi phát triển. Bài nghiên cứu được thực hiện bằng cách sử dụng chuỗi dữ liệu thời gian
trong giai đoạn 1997-2012. Các công cụ kinh tế như kiểm định nghiệm đơn vị ADF, mô
hình ARDL, kiểm định đồng liên kết và quan hệ nhân quả Granger được sử dụng để
nghiên cứu mối quan hệ đó.
Các kết quả thu được bằng cách áp dụng các công cụ kinh tế cho thấy có một mối
quan hệ dài hạn giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ. Trong
ngắn hạn, tỷ lệ lạm phát không tác động đến tăng trưởng kinh tế nhưng chi tiêu chính
phủ thì có. Kết quả kiểm định quan hệ nhân quả cho thấy có quan hệ nhân quả hai chiều
giữa tỷ lệ lạm phát và chi phát triển và có mối quan hệ nhân quả một chiều giữa tăng
trưởng kinh tế và lạm phát, giữa chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế, giữa chi tiêu
chính phủ và tỷ lệ lạm phát.

Footer Page 2 of 133.


Header Page 4 of 133.

Phụ lục 4: Kiểm định nghiệm đơn vị ......................................................... 24
Phụ lục 5: Ước lượng mô hình .................................................................. 30
Phụ lục 6: Ước lượng ECM ....................................................................... 32
Phụ lục 7: Kiểm định nghiệm đơn vị phần dư ........................................... 34
Phụ lục 8: Kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier ................... 38

Footer Page 4 of 133.


Header Page 5 of 133.

5

Chương 1. Giới thiệu
1.1. Lý do chọn đề tài
Lạm phát có vai trò rất quan trọng trong điều hành chính sách kinh tế của mỗi
quốc gia. Ở Việt Nam, trong những năm qua, lạm phát luôn là yếu tố căn bản tác động
đến hiệu quả điều hành chính sách kinh tế.
Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế là chủ đề nghiên cứu sâu rộng
trong vài thập kỷ qua. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu chính thức nào về mối quan hệ
giữa lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ. Vì vậy, bài nghiên cứu này
được thực hiện để bổ sung cho các nghiên cứu trước đó về lạm phát ở Việt Nam.
1.2. Câu hỏi nghiên cứu
Bài nghiên cứu đi tìm câu trả lời cho 2 câu hỏi sau:
 Thứ nhất: Tỷ lệ lạm phát và chi tiêu chính phủ có tác động đến tăng trưởng kinh
tế hay không?
 Thứ hai: Giữa tỷ lệ lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ có một
mối quan hệ nào hay không, nếu có thì quan hệ như thế nào?

2.1. Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế
Một số nghiên cứu thực nghiệm cho thấy lạm phát có thể tác động tiêu cực đến
tăng trưởng kinh tế khi nó vượt qua một ngưỡng nhất định. Fisher là người đầu tiên
nghiên cứu vấn đề này. Trong bài nghiên cứu “Vai trò của các yếu tố kinh tế vĩ mô trong
tăng trưởng kinh tế”, ông đã kết luận rằng khi lạm phát tăng ở mức độ thấp, mối quan
hệ này có thể không tồn tại, hoặc mang tính đồng biến, nhưng một khi lạm phát ở mức
cao thì mối quan hệ này là nghịch biến.
De Gregorio, 1992 nghiên cứu ảnh hưởng của lạm phát lên tăng trưởng kinh tế
bài học từ châu Mỹ Latinh. Kết quả nghiên cứu cho thấy lạm phát dai dẳng có thể làm
giảm tăng trưởng triển vọng của Đông Âu cũng như châu Mỹ Latinh. Tuy nhiên, các
thảo luận trong bài không rút ra được bài học nào về mối quan hệ giữa lạm phát và các
vấn đề về thiếu hụt và thặng dư tiền tệ. Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng cho thấy việc thiết
lập một hệ thống thuế hiệu quả có thể ngăn chặn sự phụ thuộc mạnh mẽ lên thuế của
lạm phát và do đó tránh những hậu quả tiêu cực đối với tăng trưởng kinh tế. Ông cũng
đã nhấn mạnh rằng việc loại bỏ lạm phát là cần thiết nhưng không đủ điều kiện để thúc
đẩy tăng trưởng.
Barro, 1995 nghiên cứu về “Lạm phát và tăng trưởng kinh tế”. Từ những phân
tích thực nghiệm, ông phát hiện ra rằng các tác động ước tính của lạm phát đối với tăng
trưởng là tương quan âm một cách đáng kể. Do đó, có một số lý do để tin rằng các mối
quan hệ nhân quả phản ánh từ lạm phát dài hạn cao hơn để làm giảm tăng trưởng. Trong
mọi trường hợp, ảnh hưởng ước tính nhỏ của lạm phát dường như ảnh hưởng đến tăng

Footer Page 6 of 133.


Header Page 7 of 133.

7

trưởng là sai lệch. Trong thời gian dài, những thay đổi này trong tốc độ tăng trưởng có


Footer Page 7 of 133.


Header Page 8 of 133.

8

rằng những chi tiêu được coi là hiệu quả nhưng trở thành không hiệu quả nếu số lượng
chi tiêu quá lớn.
Loizidies và Vamvoukas, 2005 đã đo lường mối quan hệ nhân quả giữa quy mô
của khu vực công (tức là tỷ lệ chi tiêu chính phủ theo GNP) và thu nhập bình quân đầu
người thực tế. Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy chi tiêu chính phủ tác động đến thu
nhập thực tế cả trong dài hạn và ngắn hạn. Trong trường hợp của Hy Lạp, sự gia tăng
sản lượng gây ra sự tăng trưởng trong chi tiêu công.
2.3. Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và lạm phát
Atesoglu, 1998; Mallik và Chowdhury, 2002 đã sử dụng chi tiêu chính phủ trong
ý nghĩa tổng hợp ở dạng hàm số của họ.
Atesoglu, 1998 nghiên cứu “Lạm phát và thu nhập thực tế”. Mối tương quan âm
giữa tỷ lệ lạm phát và thu nhập thực tế đã được tìm thấy khi chi tiêu chính phủ được kết
hợp với dấu dự kiến giữa lạm phát và thu nhập thực tế đã thay đổi. Mối tương quan
dương trong dài hạn cho rằng sự gia tăng vừa phải trong lạm phát sẽ làm tăng thu nhập
thực tế
Mallik và Chowdhury, 2002 bằng cách sử dụng phân tích đồng liên kết và mô
hình véc tơ hiệu chỉnh sai số đã tìm thấy mối quan hệ dài hạn tương quan dương giữa
lạm phát và thu nhập thực tế trong hầu hết các trường hợp. Bài nghiên cứu cũng phát
hiện ra rằng trái ngược với niềm tin của học thuyết kinh tế cổ điển mới, chi tiêu chính
phủ cũng tương quan dương với thu nhập thực tế trong dài hạn.
Bài nghiên cứu này dựa trên nghiên cứu “Lạm phát, tăng trưởng kinh tế và chi
tiêu chính phủ trong trường hợp của Pakistan: 1980-2010” của hai tác giả Muhammad

Trong đó:
lnY = logarit tự nhiên của GDP thực
∆lnP = tỷ lệ lạm phát, bằng cách lấy sai phân bậc I của logarit tự nhiên CPI
lnG = logarit tự nhiên của chi tiêu chính phủ thực
Phương trình mô tả các mối quan hệ:
lnYt = β0 + β1∆lnPt + β2lnGt + µt

(M-1)

Trong đó: β0 là hằng số, β1 và β2 là thông số độ dốc, µt là sai số hồi quy.
Nghiên cứu này tách chi tiêu chính phủ thành chi thường xuyên và chi phát triển.
Đầu tiên, hiệu ứng riêng lẻ của cả hai loại chi tiêu đã được kiểm định.
Thứ hai, hiệu ứng kết hợp của cả hai loại chi tiêu đã được thực hiện bằng cách sử
dụng cùng một phương trình (3.1).
Ba phương trình khác nhau ( là M-2, M-3 và M-4) được rút ra như sau:
lnYt = β0 + β1∆lnPt + β2lnGCt + µt

(M-2)

lnYt = β0 + β1∆lnPt + β2lnGDt + µt

(M-3)

lnYt = β0 + β1∆lnPt + β2lnGCt + β3lnGDt + µt

(M-4)

Trong đó:
lnGC = logarit tự nhiên của chi thường xuyên thực của chính phủ
lnGD = logarit tự nhiên của chi phát triển thực của chính phủ

các kiểm định đồng liên kết ARDL đã được thiết lập một mối quan hệ dài hạn (đồng
liên kết) giữa các biến thông qua thống kê F bằng cách áp dụng kiểm định Bound. Trong
giai đoạn đầu tiên, OLS được tính toán để đo lường mối quan hệ dài hạn. Ở giai đoạn
thứ hai, thống kê F đã được tính toán bằng cách áp dụng kiểm định Wald trên ước lượng
của OLS đã được tính toán ở giai đoạn đầu tiên.
Sau khi tìm được mối quan hệ dài hạn giữa các biến, bước thứ tư là ước lượng
các hệ số hồi quy trong dài hạn và ngắn hạn. Trong giai đoạn đầu tiên, các hệ số hồi quy
trong dài hạn đã được ước lượng bằng cách sử dụng kỹ thuật OLS. Như ước lượng trong
dài hạn đã được tính toán, hệ số (ECM) trong ngắn hạn đã được ước lượng trong giai

Footer Page 10 of 133.


Header Page 11 of 133.

11

đoạn tiếp theo. Các kết quả ước lượng của ECM cho phép đo lường tốc độ của những
điều chỉnh cần thiết để điều chỉnh các giá trị dài hạn sau một cú sốc ngắn hạn. Sự chắc
chắn của kiểm định liên kết ARDL của đồng liên kết được kiểm tra bởi các kiểm định
nghiệm đơn vị phần dư. Kiểm định quan hệ nhân quả Granger đã được sử dụng để kiểm
tra hướng của quan hệ nhân quả giữa các biến. Nó đo lường theo 2 cách quan hệ nhân
quả giữa hai hay nhiều biến. Mô hình trải qua các kiểm định dự đoán như mối tương
quan nối tiếp và đặc điểm dạng hàm số. Để nghiên cứu mối tương quan nối tiếp, kiểm
định Breusch-Godfery Langrage Multiplier (LM) được áp dụng.
Cuối cùng, mô hình đã trải qua kiểm định tính dừng. CUSUM và CUSUMSQ
được sử dụng như là giai đoạn cuối cùng của ước lượng ARDL để kiểm tra tất cả các hệ
số trong mô hình ECM dừng hay không.
Chương 4. Kết quả
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF được thể hiện trong bảng 1:


-2.728252

lnGD

I(0)

3.927407

-2.728252

I(0)

1.052473

-2.886101

I(1)

-4.331902

-2.886101

lnP

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy chuỗi dữ liệu thời gian của biến lnY,
lnG, lnGC và lnGD dừng ở cấp I(0). Riêng chuỗi dữ liệu thời gian của biến lnP không
dừng ở cấp I(0) nhưng dừng cấp I(1).
Vì vậy, tất cả chuỗi thời gian của các biến số đều dừng trong trường hợp Việt
Nam. Điều này ngụ ý rằng các cú sốc là tạm thời và tác động của chúng sẽ bị loại bỏ


NA

0.002624

0.57

2.68

2.50

1

37.61

62.03*

2.12e-06*

-4.66*

-4.22*

-4.93*

Bảng 2(b) Kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của mô
hình 2
Bậc

LL


1.39e-06*

-5.08*

-4.65*

-5.35*

Bảng 2(c) Kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn bậc độ trễ VAR của mô
hình 3
Bậc

LL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

0

-19.03

NA


FPE

AIC

SC

HQ

0

2.33

NA

1.59e-05

0.30

0.45

0.21

1

67.16

70.72*

2.96e-09*

432.309

0.000*

M-2

831.641

0.000*

M-3

77.925

0.000*

M-4

507.614

0.000*

* Thể hiện sự bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10%
Bảng 3 cho thấy giá trị kiểm định F cho bậc của độ trễ 1 hóa ra là có ý nghĩa ở
mức 10%. Kết quả kéo theo bằng chứng rằng có một mối quan hệ dài hạn giữa các biến
số của toàn bộ mô hình.
Các kết quả của các ước lượng các hệ số hồi quy trong dài hạn được thể hiện
trong bảng 4:
Bảng 4: Các ước lượng trong dài hạn mô hình ARDL
Mô hình


Header Page 14 of 133.

14

Các kết quả ước lượng hệ số (ECM) trong ngắn hạn được thể hiện trong bảng 5:
Bảng 5: Các ước lượng ECM mô hình ARDL
Mô hình

Biến phụ thuộc: ∆lnY

M-1

0.095 – 0.005∆lnP + 0.420∆lnG – 0.842ECM(-1)

M-2

0.077 – 0.029∆lnP + 0.491∆lnGC – 1.031ECM(-1)

M-3

0.183 – 0.005∆lnP – 0.120∆lnGD – 0.420ECM(-1)

M-4

0.094 – 0.037∆lnP + 0.489∆lnGC – 1.116∆lnGD – 0.973ECM(-1)

Hệ số của cơ chế hiệu chỉnh sai số (ECM) là - 0.842, - 1.031, - 0.420 và -0.973
là khá lớn và điều này cho thấy 84.2%, 103.1%, 42% và 97.3% của trạng thái mất cân
bằng trong GDP của những cú sốc năm trước điều chỉnh trở lại trạng thái cân bằng dài


-3.438999

-2.84725

Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị phần dư cho thấy chỉ có phần dư ở mô hình 2
và 4 là chuỗi dừng, tức các biến trong mô hình 2 và 4 có đồng liên kết. Hay nói cách
khác, giữa lạm phát, tăng trưởng kinh tế, chi thường xuyên và chi phát triển có mối quan
hệ dài hạn.

Footer Page 14 of 133.


Header Page 15 of 133.

15

Kết quả kiểm định quan hệ nhân quả Granger được thể hiện trong bảng 7:
Bảng 7: Các kết quả kiểm định F quan hệ nhân quả Granger
Giá trị kiểm định F

p-value

lnP → lnY

1.526

0.248

lnY → lnP


4.807*

0.049*

lnY → lnGC

1.001

0.335

lnGD → lnY

2.093

0.174

lnY → lnGD

0.557

0.470

lnGC → lnP

5.911*

0.038*

lnP → lnGC


* Thể hiện sự bác bỏ của giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10%
Các kết quả kiểm định cho thấy có quan hệ nhân quả hai chiều giữa tỷ lệ lạm phát
và chi phát triển và có quan hệ nhân quả một chiều giữa GDP và tỷ lệ lạm phát; giữa
tiêu chính phủ và GDP, giữa chi tiêu chính phủ và tỷ lệ lạm phát, giữa chi thường xuyên
và GDP, giữa chi thường xuyên và tỷ lệ lạm phát, và giữa chi phát triển và chi thường
xuyên. Các kết quả kiểm định cũng cho thấy rằng không có quan hệ nhân quả có hướng
nào giữa chi phát triển và GDP. Trong trường hợp giữa tỷ lệ lạm phát và GDP, giữa
GDP và chi tiêu chính phủ, giữa tỷ lệ lạm phát và chi tiêu chính phủ, giữa GDP và chi
thường xuyên, giữa tỷ lệ lạm phát và chi thường xuyên và giữa chi thường xuyên và chi
phát triển cũng không có mối quan hệ nhân quả.

Footer Page 15 of 133.


Header Page 16 of 133.

16

Kết quả kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier (LM) được thể hiện
trong bảng 8:
Bảng 8: Kiểm định Breusch-Godfery Langrage Multiplier
Mô hình

Giá trị kiểm định F

p-value

M-1


Biểu đồ của CUSUM và CUSUMQ cho biết rằng tất cả các hệ số trong mô hình
ước lượng ECM đều dừng trong giai đoạn mẫu ở mức ý nghĩa 5%. Và tất cả các mô hình
có thể đánh giá cho việc phân tích chính sách hiệu quả của các nhà hoạch định chính
sách.

Footer Page 16 of 133.


Header Page 17 of 133.

17

Chương 5. Kết luận
Mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế là chủ đề nghiên cứu sâu rộng
trong vài thập kỷ qua. Bài nghiên cứu này cũng nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát,
tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ trong trường hợp của Việt Nam.
Ở bước đầu tiên, nghiệm đơn vị được kiểm định và các kết quả kiểm định cho
thấy rằng chuỗi dữ liệu thời gian là dừng.
Thứ hai, ARDL được sử dụng để đo lường các ước lượng trong dài hạn và ngắn
hạn. Hệ số dương của lạm phát được tìm thấy trong trường hợp của Việt Nam, tuy nhiên
điều này không có ý nghĩa thống kê. Mối quan hệ được ước lượng giữa thu nhập thực tế
và chi tiêu chính phủ là tương quan dương và dấu như vậy cũng được tìm thấy trong
trường hợp của Úc, Canada, Phần Lan, New Zealand, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Anh và
Mỹ (Atesoglu, 1998; Mallik & Chowdhury, 2002).
Chi tiêu chính phủ chia thành chi thường xuyên và chi phát triển, hệ số của chi
thường xuyên có ý nghĩa thống kê; nhưng hệ số chi phát triển chỉ có ý nghĩa thống kê
trong mối quan hệ với thu nhập thực tế và tỷ lệ lạm phát, còn với thu nhập thực tế, tỷ lệ
lạm phát và chi thường xuyên lại không có ý nghĩa thống kê.
Sự chắc chắn được kiểm định bằng cách áp dụng đồng liên kết và kết quả kiểm
định chỉ ra rằng trạng thái cân bằng trong dài hạn tồn tại giữa các biến. Kiểm định quan

Tài liệu tham khảo
Muhammad Irfan Javaid Attari & Attiya Y. Javed, 2013. Inflation, economic
growth and government expenditure of Pakistan: 1980-2010, Procedia Economics and
Finance.
Atesoglu, H. S., 1998. Inflation and real income, Journal of Post Keynesian
Economics 20, p. 487.
Barro, R. J., 1995. Inflation and economic growth, Bank of England Quarterly
Bulletin, p. 166.
Bruno, M & Easterly, W., 1998. Inflation crises and long run growth, Journal of
Monetary Economics 41, 3.
Devarajan, S., Swaroop, V., Zou, H., 1996. The composition of the public
expenditure and economic growth, Journal of Monetary Economics 37, 313.
De Gregorio, J., 1992. The effects of inflation on economic growth: lessons from
Latin America, European Economic Review 36, p.417.
Ericsson, N. R., Irons, J. S., Tryon, R. W., 2001. Output and inflation in the long
run, Journal of Applied Econometrics 16, p.241.
Fischer, S., 1993. The role of macro-economic facts in growth, Journal of
Monetary Economics 32, p. 482.
Guerrero, F., 2006. Does inflation cause poor long-term growth performance?,
Japan and World Economy 18, p. 72.
Landau, D. L., 1983. Government expenditure and economic growth: a crosscountry study, Southern Economic Journal 49, p. 783.
Landau, D. L., 1985. Government expenditure and economic growth in the
developed countries: 1952-76, Public Choice 47, 459.
Loizidies, J., Vamvoukas, G., 2005. Government expenditure and economic
growth: evidence from trivariate causality testing, Journal of Applied Econometrics 8,
p. 125.
Mallik, G., Chowdhury, A., 2002. Inflation, government expenditure and real
income in the long run, Journal of Economic Studies29, p. 240.
Pesaran, M. H., Shin, Y., 1999. An autoregressive distributed lag modeling
approach to cointegration analysis. In: Storm, S. (Ed.), Econometrics and Economic

1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012

Footer Page 21 of 133.

313,623
361,016
399,942
441,646
481,295
535,762
613,443
715,307
914,001
1,061,565
1,246,769
1,616,047
1,809,149

(tỷ đồng)

51,267
52,905
55,120
70,127
77,049
84,216
102,522
121,238
149,893
180,069
232,010
292,374
326,666
434,670
535,160
542,000

19,482
20,514
29,697
29,624
40,236
45,218
59,629
66,115
79,199
88,341
104,302


Footer Page 22 of 133.

313,623
361,016
399,942
441,646
481,295
535,762
613,443
715,307
914,001
1,061,565
1,246,769
1,616,047
1,809,149
2,157,828
2,779,880
3,245,419

P
5.51982
3.15910
7.01434
4.03461
-1.72513
-0.43248
3.75927
3.16914
7.47283


51,267
52,905
55,120
70,127
77,049
84,216
102,522
121,238
149,893
180,069
232,010
292,374
326,666
434,670
535,160
542,000

19,482
20,514
29,697
29,624
40,236
45,218
59,629
66,115
79,199
88,341
104,302
119,462

12.79668
12.89907
12.99826
13.08424
13.19145
13.32684
13.48047
13.72559
13.87525
14.03607
14.29549
14.40837
14.58461
14.83792
14.99276

I
-0.55806
0.79767
-0.55305
#NUM!
#NUM!
#NUM!
-0.17077
0.85781
0.06270
-0.11025
0.11284
0.95820
-1.11536

11.34825
11.51043
11.67236
11.77093
11.99628
12.14075
12.34188
12.50027
12.72579
12.92838
13.13829
13.31691
13.47325
13.48978

lnGC
10.84480
10.87625
10.91727
11.15806
11.25220
11.34114
11.53783
11.70551
11.91768
12.10109
12.35454
12.58579
12.69669
12.98234


Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level

t-Statistic

Prob.*

11.55947
-2.728252
-1.966270
-1.605026

1.0000

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations
and may not be accurate for a sample size of 15

Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LNY)
Method: Least Squares
Date: 03/23/14 Time: 15:01
Sample (adjusted): 1998 2012
Included observations: 15 after adjustments
Variable



R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

Footer Page 24 of 133.

0.155787
0.056373
-2.987611
-2.940408
-2.988114


Header Page 25 of 133.

25

Null Hypothesis: LNG has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level

Prob.

LNG(-1)

0.012654

0.001316

9.616213

0.0000

0.000596
0.000596
0.062373
0.054466
20.85266
1.295607

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood