Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong giai đoạn sau đại dịch COVID-19, nền kinh tế toàn cầu đối mặt với nhiều biến động phức tạp về an ninh, kinh tế và chính trị. Khi chuỗi cung ứng toàn cầu chưa kịp phục hồi hoàn toàn sau chính sách Zero-COVID tại Trung Quốc, căng thẳng quân sự giữa Nga và Ukraine bùng phát vào cuối tháng 2/2022 đã tạo nên áp lực lạm phát kéo dài trên phạm vi toàn cầu. Theo báo cáo tháng 10/2022 của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), tăng trưởng kinh tế thế giới được dự báo sụt giảm từ mức 6,02% năm 2021 xuống còn 3,19% năm 2022 và 2,66% năm 2023, thấp hơn đáng kể so với mức trung bình 3,6% của giai đoạn 2010–2019. Cuộc xung đột này đã làm gián đoạn nguồn cung năng lượng và lương thực, khiến giá dầu thế giới duy trì trên 100 USD/thùng trong 5 tháng liên tiếp (từ tháng 4 đến tháng 7/2022) và chỉ số giá lương thực của Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hợp Quốc (FAO) đạt mức đỉnh kỷ lục 159,3 điểm vào tháng 3/2022 (so với 141,4 điểm vào tháng 2/2022).

Là một nền kinh tế có độ mở lớn và hội nhập sâu rộng, Việt Nam chịu tác động trực tiếp từ biến động giá cả hàng hóa thế giới. Sự gia tăng của giá nguyên nhiên vật liệu, xăng dầu và phân bón đẩy chi phí sản xuất của các doanh nghiệp lên cao, đồng thời làm giảm sức mua của người tiêu dùng và gia tăng áp lực lạm phát trong nước. Trong bối cảnh số lượng nghiên cứu thực nghiệm đánh giá định lượng tác động của giá hàng hóa lên lạm phát tại Việt Nam còn hạn chế, đề tài "Nghiên cứu ảnh hưởng của giá hàng hóa đến lạm phát tại Việt Nam" được tác giả Nguyễn Thu Quyên thực hiện nhằm lượng hóa mối quan hệ này và cung cấp cơ sở cho việc điều hành chính sách kinh tế vĩ mô.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu được xác định cụ thể như sau:

  1. Đánh giá mức độ tác động của giá hàng hóa đến sự gia tăng của chỉ số lạm phát tại Việt Nam.
  2. Phân tích các yếu tố khác ngoài giá hàng hóa tác động đến tương quan này (chính sách tài khóa, kinh tế toàn cầu, tỷ giá, lãi suất).
  3. Phân tích các chính sách kinh tế nhằm giảm thiểu tác động bất lợi của biến động giá hàng hóa (cải cách thuế, quản lý giá, ổn định cung - cầu).
  4. Cung cấp dữ liệu phục vụ quản trị rủi ro giá cho các cơ quan hoạch định chính sách quốc gia và doanh nghiệp.
  5. Đưa ra các khuyến nghị cụ thể nhằm kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô.

Các câu hỏi nghiên cứu trọng tâm bao gồm:

  1. Giá hàng hóa có thực sự ảnh hưởng đến lạm phát hay không?
  2. Giá xăng dầu tăng ảnh hưởng như thế nào đến lạm phát?
  3. Tác động của giá hàng hóa lên lạm phát tại Việt Nam diễn ra theo cơ chế và mức độ nào?
  4. Những biện pháp nào có thể giảm thiểu ảnh hưởng của giá hàng hóa đến lạm phát và nền kinh tế?
  5. Làm thế nào để tăng cường sự ổn định trong quản lý giá hàng hóa và lạm phát?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Tác động của giá cả hàng hóa đến lạm phát tại Việt Nam.
  • Phạm vi không gian và thời gian: Nghiên cứu phân tích dữ liệu kinh tế vĩ mô tại Việt Nam theo chuỗi thời gian hàng tháng trong giai đoạn từ tháng 1/2015 đến tháng 12/2022 (tương ứng với 96 quan sát).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và kênh truyền dẫn

Khóa luận xây dựng nền tảng dựa trên lý thuyết cung - cầu thị trường, lý thuyết định giá hàng hóa và lý thuyết lạm phát kinh tế vĩ mô:

  • Lý thuyết cung - cầu và chi phí: Giá cả hàng hóa được quyết định bởi chi phí sản xuất, quy luật cung cầu, giá trị hàng hóa và sức mua của đồng tiền. Biến động giá của hàng hóa thay thế và bổ sung trực tiếp chi phối lượng cầu thị trường.
  • Lý thuyết lạm phát và đo lường: Lạm phát là sự gia tăng liên tục của mức giá chung trong một thời kỳ, làm suy giảm sức mua của tiền tệ. Các chỉ số đo lường lạm phát phổ biến gồm: Chỉ số giá sinh hoạt (CLI), Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), Chỉ số giá sản xuất (PPI), Chỉ số giá bán buôn, Chỉ số giá hàng hóa và Chỉ số giảm phát GDP.
  • Kênh truyền dẫn giá hàng hóa đến lạm phát: Giá hàng hóa đóng vai trò là chỉ báo đi trước (leading indicator) của lạm phát qua hai cơ chế: (1) phản ứng nhanh trước các cú sốc tổng cầu của nền kinh tế do tính linh hoạt cao trên các thị trường giao dịch tập trung; (2) truyền dẫn các cú sốc cung đặc thù (chi phí đẩy từ năng lượng, lương thực, vật liệu thô) sang toàn bộ hệ thống giá cả.

Phương pháp nghiên cứu định lượng

Đề tài sử dụng mô hình Vector tự hồi quy (Vector Autoregression - VAR) do Sims (1980) phát triển, xem tất cả các biến số kinh tế vĩ mô là biến nội sinh để xử lý quan hệ tác động qua lại đồng thời. Quy trình ước lượng và kiểm định kinh tế lượng bao gồm:

  1. Kiểm định tính dừng (Unit Root Test): Sử dụng kiểm định Dickey-Fuller mở rộng (ADF) để xác định bậc tích hợp của từng chuỗi số liệu.
  2. Lựa chọn độ trễ tối ưu: Dựa trên các tiêu chí thống kê gồm tỷ lệ hợp lý tuần tự (LR), sai số dự báo cuối cùng (FPE), tiêu chí thông tin Akaike (AIC), Schwarz (SC) và Hannan-Quinn (HQ).
  3. Kiểm định tự tương quan của phần dư: Kiểm tra tính độc lập của sai số ngẫu nhiên nhằm bảo đảm độ vững của mô hình hồi quy.
  4. Kiểm định nhân quả Granger: Xác định chiều tác động thống kê giữa các biến giá hàng hóa, lãi suất, tỷ giá và CPI.
  5. Đánh giá tính ổn định của mô hình VAR: Kiểm tra vị trí các nghiệm của đa thức đặc trưng AR đối với vòng tròn đơn vị.
  6. Hàm phản ứng đẩy (Impulse Response Functions - IRF) và Phân rã phương sai (Variance Decomposition): Phân tích quy mô, chiều hướng và tốc độ lan truyền của các cú sốc giá hàng hóa đến lạm phát theo thời gian.

Dữ liệu nghiên cứu

Các biến số thu thập theo chuỗi thời gian hàng tháng từ tháng 1/2015 đến tháng 12/2022 (96 quan sát) được chuyển hóa sang dạng logarit tự nhiên nhằm giảm hiện tượng phân tán và kiểm soát các giá trị dị biệt:

Tên biến Ký hiệu Đơn vị đo Nguồn dữ liệu
Chỉ số giá tiêu dùng CPI Điểm chỉ số Tổng cục Thống kê
Giá dầu thế giới POIL % / USD/thùng Tổng cục Thống kê
Lãi suất INTEREST % Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
Tỷ giá hối đoái RATE VND/USD Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
Chỉ số giá lương thực FPI Điểm chỉ số Tổng cục Thống kê

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Mở đầu

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các cú sốc địa chính trị thế giới (đặc biệt là chiến sự Nga - Ukraine đầu năm 2022) đẩy giá dầu thô WTI vượt 130 USD/thùng và chỉ số lương thực FAO lên mức cao kỷ lục. Tác giả xác định mục tiêu đánh giá tác động định lượng của biến động giá hàng hóa lên lạm phát tại Việt Nam, thiết lập hệ thống câu hỏi nghiên cứu, phạm vi dữ liệu từ tháng 1/2015 đến tháng 12/2022 và kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Tổng quan nghiên cứu

Chương 2 trình bày khung lý luận về cung - cầu, các tiêu chí đo lường lạm phát, phân tích tác động hai mặt của lạm phát đối với tăng trưởng kinh tế, đồng thời tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước:

  • Nghiên cứu quốc tế: Báo cáo của IMF (2011), Habermeier và cs (2009), De Gregorio và cs (2008), Zoli (2009), Pedersen (2010), Bouzid (2012), Husaini và Lean (2021) chỉ ra rằng cú sốc giá lương thực và năng lượng truyền dẫn mạnh mẽ vào lạm phát tiêu đề, đặc biệt tại các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển.
  • Nghiên cứu tại Việt Nam: Phước và Long (2005), Hoa và Dũng (2013), Khiêm và Châu (2017), Hùng (2020) xác nhận vai trò quan trọng của các yếu tố chi phí đẩy, cung tiền M2, giá thực phẩm và giá dầu đối với biến động CPI trong các giai đoạn khác nhau.
  • Thực trạng lạm phát và giá hàng hóa: Giai đoạn 2010–2020, lạm phát Việt Nam giảm từ đỉnh 18,58% (năm 2011) xuống 0,63% (năm 2015) và duy trì ổn định quanh mức 4% (2016–2020). Năm 2021, CPI bình quân chỉ tăng 1,84%. Trong quý 1/2022, CPI tăng 0,7% trong tháng 3 do nhóm giao thông tăng 4,8% và nhà ở, vật liệu xây dựng tăng 1,49%, phản ánh áp lực truyền dẫn từ đà tăng giá kim loại cơ bản, phân bón (tăng 82,9% năm 2021) và giá dầu thế giới.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 xây dựng mô hình thực nghiệm VAR gồm hệ phương trình 5 biến nội sinh dạng logarit: $CPI$, $POIL$, $INTEREST$, $RATE$, $FPI$. Tác giả so sánh tương quan giữa chỉ số hàng hóa CRB, CRBRAW và CPI qua các thập niên, đồng thời thiết lập các bước phân tích định lượng từ kiểm định nghiệm đơn vị ADF, xác định độ trễ tối ưu, kiểm định tương quan phần dư, kiểm định nhân quả Granger, hàm phản ứng đẩy (IRF) đến phân rã phương sai.

Mô hình VAR tổng quát:
CPI_t      = α_1 + Σ β_1i CPI_{t-i} + Σ δ_1i POIL_{t-i} + Σ γ_1i INTEREST_{t-i} + Σ μ_1i RATE_{t-i} + Σ ε_1i FPI_{t-i} + u_1t
POIL_t     = α_2 + Σ β_2i CPI_{t-i} + Σ δ_2i POIL_{t-i} + Σ γ_2i INTEREST_{t-i} + Σ μ_2i RATE_{t-i} + Σ ε_2i FPI_{t-i} + u_2t
INTEREST_t = α_3 + Σ β_3i CPI_{t-i} + Σ δ_3i POIL_{t-i} + Σ γ_3i INTEREST_{t-i} + Σ μ_3i RATE_{t-i} + Σ ε_3i FPI_{t-i} + u_3t
RATE_t     = α_4 + Σ β_4i CPI_{t-i} + Σ δ_4i POIL_{t-i} + Σ γ_4i INTEREST_{t-i} + Σ μ_4i RATE_{t-i} + Σ ε_4i FPI_{t-i} + u_4t
FPI_t      = α_5 + Σ β_5i CPI_{t-i} + Σ δ_5i POIL_{t-i} + Σ γ_5i INTEREST_{t-i} + Σ μ_5i RATE_{t-i} + Σ ε_5i FPI_{t-i} + u_5t
(với i = 1, ..., p)

Chương 4: Kết quả nghiên cứu thực nghiệm

Chương 4 trình bày chi tiết các kết quả chạy mô hình trên phần mềm EViews từ 96 quan sát:

Biến số Thống kê kiểm định ADF $Z(t)$ Giá trị p-value Kết luận tính dừng
$CPI$ -6.517 0.0000 Dừng ở chuỗi gốc $I(0)$ tại mức 1%
$POIL$ -4.517 0.0000 Dừng ở chuỗi gốc $I(0)$ tại mức 1%
$INTEREST$ -4.517 0.0000 Dừng ở chuỗi gốc $I(0)$ tại mức 1%
$RATE1$ (chuỗi gốc) -2.517 - Không dừng ở chuỗi gốc
$D(RATE1)$ (sai phân bậc 1) -10.517 0.0000 Dừng ở sai phân bậc 1 $I(1)$ tại mức 1%
$FPI$ -7.517 0.0000 Dừng ở chuỗi gốc $I(0)$ tại mức 1%
  • Lựa chọn độ trễ tối ưu: Tiêu chí LR ($146.9597$), FPE ($5.68\times 10^{-11}$), AIC, SC và HQ đều thống nhất chọn độ trễ bậc 1 ($p=1$) với chỉ số LogL đạt $443.7742$.
  • Kiểm định phần dư và tính ổn định: Kiểm định tự tương quan phần dư tại độ trễ 1 có giá trị Prob = 0.3790 (> 0.05), chứng minh phần dư không bị tự tương quan. Toàn bộ các nghiệm nghịch đảo của đa thức đặc trưng AR đều nằm bên trong vòng tròn đơn vị, bảo đảm mô hình VAR đạt tính ổn định cao.
  • Kiểm định nhân quả Granger đối với biến phụ thuộc $D(CPI,2)$:
    • $D(POIL,2)$ tác động nhân quả Granger lên $CPI$ (p-value = 0.00423 < 0.05).
    • $D(FPI,2)$ tác động nhân quả Granger lên $CPI$ (p-value = 0.00316 < 0.05).
    • $D(RATE1,2)$ (p-value = 0.07942 > 0.05) và $D(INTEREST,2)$ (p-value = 0.06396 > 0.05) không có tác động nhân quả Granger ở mức ý nghĩa 5%.
  • Phân tích hàm phản ứng đẩy (IRF):
    • Cú sốc giá dầu ($POIL$): Làm CPI tăng mạnh 1,5% ngay trong tháng thứ 1, sau đó hạ nhiệt ở tháng thứ 3 và bật tăng trở lại ở tháng thứ 5.
    • Cú sốc giá lương thực ($FPI$): Tác động mạnh nhất vào tháng thứ 4 (CPI tăng khoảng 1,5%), giảm nhẹ vào tháng thứ 6 nhưng duy trì hiệu ứng kéo dài liên tục sau 10 tháng.
    • Cú sốc tỷ giá ($RATE$) và lãi suất ($INTEREST$): Tỷ giá khiến CPI tăng nhẹ từ giữa tháng thứ 2 (khoảng 3%) và ổn định dần từ tháng thứ 7; tác động của lãi suất đến việc kiểm soát CPI ở mức thấp trong ngắn hạn.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 đúc kết các phát hiện thực nghiệm, khẳng định giá dầu và giá lương thực là hai nhân tố chính thúc đẩy lạm phát chi phí đẩy tại Việt Nam giai đoạn 2015–2022. Tác giả đề xuất các nhóm giải pháp điều hành vĩ mô gồm: chủ động theo dõi biến động giá hàng hóa thế giới; sử dụng linh hoạt các công cụ thuế và quỹ bình ổn giá xăng dầu; bảo đảm nguồn cung lương thực nội địa; kết hợp hài hòa chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa nhằm kiểm soát kỳ vọng lạm phát mà không làm suy giảm tăng trưởng kinh tế.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Xác nhận tác động chi phí đẩy từ giá hàng hóa quốc tế: Giá dầu thô thế giới ($POIL$) và chỉ số giá lương thực ($FPI$) có mối quan hệ nhân quả Granger trực tiếp đến chỉ số lạm phát ($CPI$) tại Việt Nam với mức ý nghĩa thống kê cao ($p < 0.01$).
  2. Độ trễ và biên độ tác động: Cú sốc giá dầu tác động tức thì ngay trong tháng đầu tiên làm tăng CPI 1,5%, trong khi cú sốc giá lương thực có độ trễ lớn hơn, đạt đỉnh tác động ở tháng thứ 4 (tăng 1,5%) và duy trì ảnh hưởng kéo dài hơn 10 tháng.
  3. Mức độ ảnh hưởng hạn chế của tỷ giá và lãi suất trong ngắn hạn: Trong giai đoạn 2015–2022, tác động trực tiếp của tỷ giá VND/USD và lãi suất điều hành đến CPI không đạt mức ý nghĩa thống kê 5% trong kiểm định nhân quả ngắn hạn, cho thấy lạm phát Việt Nam giai đoạn này chịu sự chi phối chủ đạo từ các cú sốc giá hàng hóa cơ bản bên ngoài.

Kiến nghị và đóng góp của đề tài

  • Khuyến nghị chính sách: Đề xuất Chính phủ và các bộ ngành tăng cường năng lực dự báo rủi ro giá hàng hóa thế giới; vận hành linh hoạt các công cụ tài khóa (thuế bảo vệ môi trường, thuế nhập khẩu xăng dầu); duy trì chuỗi cung ứng vật tư nông nghiệp và phân bón nhằm hạ nhiệt giá thành sản xuất lương thực.
  • Đóng góp học thuật: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm định lượng về mối quan hệ giữa các phân nhóm giá hàng hóa (năng lượng, lương thực) và chỉ số CPI tại Việt Nam trong giai đoạn biến động mạnh 2015–2022 thông qua mô hình VAR.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế về chuỗi dữ liệu: Một số chuỗi dữ liệu gốc có tính dừng không đồng nhất, đòi hỏi phải lấy sai phân bậc 1 ($RATE$) hoặc chuyển đổi logarit tự nhiên để triệt tiêu biến động dị biệt.
  • Tính chất kiểm định nhân quả: Kiểm định Granger chỉ phản ánh mối liên hệ dự báo thống kê dựa trên độ trễ chuỗi thời gian, chưa phản ánh đầy đủ toàn bộ cơ chế truyền dẫn phi tuyến tính phức tạp của nền kinh tế.
  • Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng khung phân tích bằng các mô hình kinh tế lượng phi đối xứng (như NARDL) hoặc VAR cấu trúc (SVAR) để đánh giá tác động khác biệt giữa các cú sốc tăng giá và giảm giá hàng hóa, đồng thời bổ sung thêm các biến số về cung tiền M2, đứt gãy chuỗi cung ứng và giá nguyên vật liệu xây dựng.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế học: Tham khảo quy trình ứng dụng mô hình VAR, các bước thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị ADF, kiểm định tương quan phần dư, kiểm định nhân quả Granger và phân tích hàm phản ứng đẩy (IRF) trên phần mềm kinh tế lượng.
  • Các nhà nghiên cứu kinh tế vĩ mô: Sử dụng hệ thống dữ liệu thống kê giai đoạn 2015–2022 về CPI, giá dầu Brent/WTI, chỉ số lương thực và tỷ giá để so sánh thực nghiệm với các chu kỳ kinh tế khác.
  • Doanh nghiệp xuất nhập khẩu và sản xuất: Nắm bắt độ trễ truyền dẫn của giá nguyên vật liệu và năng lượng vào mức giá chung để xây dựng kế hoạch quản trị rủi ro chi phí đầu vào.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình kinh tế lượng nào để lượng hóa tác động của giá hàng hóa lên lạm phát?

Tác giả sử dụng mô hình Vector tự hồi quy (VAR) với hệ 5 phương trình gồm các biến nội sinh: Chỉ số giá tiêu dùng ($CPI$), Giá dầu thế giới ($POIL$), Lãi suất ($INTEREST$), Tỷ giá ($RATE$) và Chỉ số giá lương thực ($FPI$) dạng logarit tự nhiên.

2. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong khoảng thời gian nào và bao gồm bao nhiêu quan sát?

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian hàng tháng từ tháng 1/2015 đến tháng 12/2022 tại Việt Nam, tương ứng với quy mô mẫu 96 quan sát từ Tổng cục Thống kê và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

3. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF cho các biến số như thế nào?

Các biến $CPI$, $POIL$, $INTEREST$ và $FPI$ đạt tính dừng ở chuỗi gốc $I(0)$ tại mức ý nghĩa 1%. Riêng biến tỷ giá ($RATE1$) không dừng ở chuỗi gốc nhưng đạt tính dừng ở sai phân bậc 1 $I(1)$ với thống kê $Z(t) = -10.517$ ($p = 0.0000$).

4. Biến số nào có tác động nhân quả Granger lên chỉ số CPI trong mô hình?

Kết quả kiểm định Wald cho thấy giá dầu thế giới ($POIL$, $p = 0.00423$) và chỉ số giá lương thực ($FPI$, $p = 0.00316$) có tác động nhân quả Granger lên CPI ở mức ý nghĩa 5%. Tỷ giá ($p = 0.07942$) và lãi suất ($p = 0.06396$) không có quan hệ nhân quả Granger lên CPI ở mức ý nghĩa 5%.

5. Hàm phản ứng đẩy (IRF) chỉ ra sự khác biệt gì giữa cú sốc giá dầu và cú sốc giá lương thực?

Cú sốc giá dầu khiến CPI tăng nhanh 1,5% ngay ở tháng thứ 1, sau đó giảm ở tháng thứ 3 và tăng lại ở tháng thứ 5. Ngược lại, cú sốc giá lương thực có tác động đạt đỉnh vào tháng thứ 4 (CPI tăng khoảng 1,5%) và duy trì ảnh hưởng kéo dài liên tục sau 10 tháng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thu Quyên đã thực hiện phân tích thực nghiệm bài bản về mối quan hệ giữa biến động giá hàng hóa và lạm phát tại Việt Nam giai đoạn 2015–2022. Thông qua việc ứng dụng mô hình VAR với 96 quan sát hàng tháng, nghiên cứu đã chứng minh giá dầu thô và giá lương thực thế giới là các nguồn phát sinh áp lực lạm phát chi phí đẩy chủ yếu đối với nền kinh tế trong nước. Các phát hiện về độ trễ và thời gian duy trì tác động của từng nhóm hàng hóa mang lại căn cứ khoa học rõ ràng cho công tác hoạch định chính sách quản lý giá và điều hành kinh tế vĩ mô.