Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Nông nghiệp là một trong những mắt xích quan trọng nhất của nền kinh tế Việt Nam, mang đặc thù ngành thâm dụng lao động và tận dụng triệt để lợi thế về chi phí nhân công cùng quỹ đất tự nhiên dồi dào trong giai đoạn đầu của công nghiệp hóa. Đối với các quốc gia phát triển có trình độ công nghệ cao, chi phí lao động đắt đỏ làm giảm khả năng cạnh tranh nông nghiệp, từ đó thúc đẩy xu hướng nhập khẩu nông sản từ các quốc gia đang phát triển có lợi thế so sánh tự nhiên như Việt Nam. Tại Việt Nam, xuất khẩu nông sản đóng vai trò then chốt trong việc bảo đảm ổn định xã hội, cải thiện đời sống nông dân và thúc đẩy phát triển kinh tế vĩ mô, hướng tới mục tiêu gia nhập nhóm 15 quốc gia xuất khẩu nông sản hàng đầu thế giới.

Trong giai đoạn 5 năm từ 2015 đến 2019, kim ngạch xuất khẩu các mặt hàng nông sản chủ lực của Việt Nam sang thị trường Liên minh Châu Âu (EU) biến động cùng chiều với tỷ giá EUR/VND, tăng trưởng đều đặn từ mức 1,3 tỷ EUR (năm 2015) lên hơn 1,5 tỷ EUR (năm 2019). Đồng thời, tỷ giá danh nghĩa EUR/VND ghi nhận mức tăng từ xấp xỉ 24.000 VND/EUR (năm 2015) lên 25.990 VND/EUR (năm 2019). Theo Quyết định số 2730/QĐ-NHNN ngày 31/12/2015 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, biên độ dao động tỷ giá hàng ngày được khống chế ở mức từ 3% trở xuống. Mặc dù tỷ giá chịu sự quản lý của cơ quan quản lý tiền tệ, nhưng với quy mô xuất khẩu sang EU vượt 1,5 tỷ EUR mỗi năm, những biến động tỷ giá tích lũy vẫn tạo ra rủi ro đáng kể đối với doanh nghiệp xuất khẩu và người sản xuất nông nghiệp.

Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam về tác động của tỷ giá đến xuất khẩu chủ yếu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression - MLR). Theo cảnh báo của Granger và Newbold (1974), Hamilton (1994), Ferson và cộng sự (2003) cùng McCallum (2010), hạn chế lớn nhất của mô hình MLR khi xử lý chuỗi dữ liệu thời gian là nguy cơ hồi quy giả (spurious regression) nếu các biến số không dừng ở mức gốc (at level). Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hồ Thanh Bảo (ngành Kinh doanh quốc tế, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Đà Nẵng, do TS. Nguyễn Thị Thùy hướng dẫn) được thực hiện nhằm giải quyết khoảng trống học thuật này thông qua việc ứng dụng các phương pháp kinh tế lượng chuỗi thời gian chuyên sâu.

Mục tiêu nghiên cứu:

  1. Mục tiêu 1: Làm rõ thực trạng tỷ giá EUR/VND và kim ngạch xuất khẩu các mặt hàng nông sản chủ lực của Việt Nam sang thị trường EU giai đoạn 2015–2019.
  2. Mục tiêu 2: Đo lường và đánh giá tác động của tỷ giá EUR/VND đến giá trị xuất khẩu nông sản chủ lực Việt Nam sang EU thông qua kiểm định đồng tích hợp (Cointegration test), kiểm định nhân quả Granger (Granger causality test), mô hình tự hồi quy vectơ (VAR) và mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vectơ (VECM).
  3. Mục tiêu 3: Đề xuất các khuyến nghị chính sách và giải pháp kinh doanh nhằm gia tăng giá trị xuất khẩu nông sản sang EU và nâng cao năng lực cạnh tranh của ngành nông nghiệp Việt Nam trong giai đoạn tiếp theo.

Câu hỏi nghiên cứu:

  • RQ1: Thực trạng xuất khẩu nông sản chủ lực của Việt Nam sang thị trường EU và biến động tỷ giá EUR/VND giai đoạn 2015–2019 diễn ra như thế nào?
  • RQ2: Tỷ giá EUR/VND tác động như thế nào đến giá trị xuất khẩu các mặt hàng nông sản chủ lực của Việt Nam sang thị trường EU giai đoạn 2015–2019 trong ngắn hạn và dài hạn?
  • RQ3: Những giải pháp và chính sách nào cần được triển khai để thúc đẩy xuất khẩu nông sản chủ lực của Việt Nam sang thị trường EU trong thời gian tới?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Giá trị xuất khẩu các mặt hàng nông sản chủ lực của Việt Nam (bao gồm 6 nhóm: Cà phê, Tiêu, Rau quả, Chè, Cao su, Gạo) và tỷ giá hối đoái EUR/VND.
  • Phạm vi không gian: Thị trường xuất khẩu Liên minh Châu Âu gồm 27 quốc gia thành viên (Áo, Bỉ, Bulgaria, Croatia, Síp, Séc, Đan Mạch, Estonia, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Hungary, Ireland, Ý, Latvia, Lithuania, Luxembourg, Malta, Hà Lan, Ba Lan, Bồ Đào Nha, Romania, Slovakia, Slovenia, Tây Ban Nha, Thụy Điển).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2019, thu thập dữ liệu thứ cấp theo tần suất tháng (60 quan sát).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng nền tảng lý luận dựa trên các lý thuyết thương mại quốc tế kinh điển và các định chế định nghĩa thương mại:

  • Lý thuyết lợi thế so sánh (David Ricardo): Chứng minh các quốc gia vẫn thu được lợi ích từ thương mại quốc tế thông qua chuyên môn hóa sản xuất và xuất khẩu các mặt hàng có lợi thế so sánh tương đối, ngay cả khi không sở hữu lợi thế tuyệt đối hoàn toàn.
  • Chỉ số lợi thế so sánh biểu lộ (Revealed Comparative Advantage - RCA, Bela Balassa 1965): Đo lường mức độ chuyên môn hóa xuất khẩu của một quốc gia đối với từng mặt hàng cụ thể qua công thức $RCA = (Ex_{A} / E_{A}) : (Ex_{W} / E_{W})$.
  • Lý thuyết Heckscher-Ohlin (H-O): Giải thích dòng chảy thương mại dựa trên mức độ dồi dào của các yếu tố sản xuất (lao động, tư bản, tài nguyên đất đai).
  • Hệ thống phân loại nông sản: Phân loại theo Hiệp định Nông nghiệp của WTO (các chương từ 01 đến 24 trong hệ thống mã HS, trừ cá và thủy sản phẩm), Tổng vụ Thương mại Ủy ban Châu Âu DG Trade (dựa trên SITC rev.3: các nhóm 0, 1, 21, 22, 231, 24, 261, 263, 264, 265, 29, 4), và tiêu chuẩn của Tổng cục Hải quan Việt Nam (Báo cáo Thống kê 2020: rau quả, hạt điều, cà phê, chè, hạt tiêu, gạo, cao su, sắn và sản phẩm từ sắn).
  • Khung lý thuyết tỷ giá: Phân định tỷ giá chính thức và tỷ giá thị trường, tỷ giá giao ngay (Spot) và tỷ giá kỳ hạn (Forward), tỷ giá danh nghĩa (Nominal Exchange Rate - NER) và tỷ giá thực tế (Real Exchange Rate - RER) có điều chỉnh theo chênh lệch lạm phát thông qua chỉ số CPI giữa hai quốc gia (công thức tính của Hoàng Chí Cường và cộng sự, 2013; Kipici, 1997).
Danh mục biến số Ký hiệu Đơn vị tính / Dạng dữ liệu Nguồn thu thập
Tỷ giá hối đoái EUR/VND Ex (chuyển đổi sang LNEx) Tỷ giá danh nghĩa theo tháng TradeEconomics.com, IMF
Kim ngạch xuất khẩu nông sản chủ lực sang EU EVN (chuyển đổi sang LNEVN) Giá trị kim ngạch (EUR) theo tháng International Trade Centre (Trade Map)

Phương pháp xử lý dữ liệu định lượng được thực hiện qua phần mềm Stata 14.0 và Microsoft Excel với chuỗi 60 quan sát theo các bước chuẩn mực kinh tế lượng:

  1. Kiểm định tính dừng (Unit Root Test): Sử dụng kiểm định Augmented Dickey–Fuller (ADF) theo phương trình $\Delta y_t = \alpha + \beta t + \gamma y_{t-1} + \sum_{i=1}^{\rho-1} \delta_i \Delta y_{t-i} + \varepsilon_t$ để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu tại bậc sai phân.
  2. Kiểm định đồng tích hợp Johansen (Johansen Cointegration Test): Xác định sự tồn tại của mối quan hệ cân bằng dài hạn thông qua kiểm định vết (Trace Test) và kiểm định giá trị riêng cực đại (Maximum Eigenvalue Test).
  3. Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình VAR: Dựa trên các tiêu chuẩn thông tin Akaike Information Criterion (AIC) và Schwarz Criterion (SC).
  4. Mô hình hiệu chỉnh sai số dạng vectơ (VECM) và mô hình tự hồi quy vectơ (VAR): Thiết lập phương trình $\Delta z_t = \sum_{i=1}^p A_i \Delta z_{t-i} + B \Delta v_t + \varepsilon_t$ để ước lượng tương tác động ngắn hạn và tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân bằng dài hạn.
  5. Kiểm định nhân quả Granger (Granger Causality Test): Đánh giá chiều hướng tác động nhân quả giữa tỷ giá EUR/VND và giá trị xuất khẩu nông sản chủ lực Việt Nam.
  6. Đánh giá độ tin cậy và chính xác của nguồn dữ liệu: Dựa trên hệ thống tiêu chí chuẩn hóa của Flintermann (2014) để kiểm định tính xác thực của dữ liệu thu thập từ ITC và IMF.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu liên quan (Literature review)

Chương 1 hệ thống hóa toàn diện các khái niệm cốt lõi về hàng nông sản, đặc thù sản phẩm nông nghiệp (tính dễ hư hỏng cần bảo quản lạnh, tính mùa vụ, tính chất phân tán trong sản xuất, tính chất cồng kềnh làm tăng chi phí vận chuyển/lưu kho, tính đa dạng về số lượng và chất lượng). Tác giả tổng hợp vai trò của xuất khẩu nông sản đối với nền kinh tế Việt Nam: thu hút nguồn vốn ngoại tệ (tổng vốn đầu tư vào nông nghiệp tăng từ 22 nghìn tỷ VND lên hơn 231 nghìn tỷ VND năm 2018; kim ngạch nông sản tăng từ 7,8 tỷ USD năm 2009 lên 19,51 tỷ USD năm 2018 với tốc độ tăng trưởng bình quân 11,7%/năm); giải quyết việc làm cho khu vực nông thôn (nơi chiếm 63% dân số, 66% số hộ gia đình, 68% lực lượng lao động; số lượng doanh nghiệp nông nghiệp tăng từ 4.080 doanh nghiệp năm 2016 lên 13.280 doanh nghiệp năm 2020); và thúc đẩy quan hệ kinh tế đối ngoại.

Bên cạnh đó, chương 1 lược khảo chi tiết các công trình nghiên cứu quốc tế (Doganlar 2002; Wang 2007; Serenis 2012; Devadoss 2014; Asteriou 2016; Senadza 2017; Serletis 2009; Xie 2008; Buguk 2003) và các nghiên cứu trong nước (Thuy 2019 với hiệu ứng đường cong J; To 2015 về giá cà phê xuất khẩu). Tác giả lập bảng tổng hợp 12 nghiên cứu điển hình sử dụng các mô hình VAR, VECM, ECM, ARCH/GARCH để làm căn cứ phát triển giả thuyết nghiên cứu: tồn tại mối quan hệ có ý nghĩa thống kê và mang chiều hướng tiêu cực giữa tỷ giá EUR/VND và kim ngạch xuất khẩu nông sản chủ lực của Việt Nam.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu (Research methodology)

Chương 2 mô tả chi tiết quy trình thu thập dữ liệu thứ cấp gồm 60 quan sát hàng tháng (từ tháng 01/2015 đến tháng 12/2019). Sáu nhóm mặt hàng được lựa chọn phân tích (gồm Cà phê, Hạt tiêu, Rau quả, Chè, Cao su, Gạo) đại diện cho hơn 97% tổng kim ngạch xuất khẩu nông sản của Việt Nam sang thị trường 27 nước EU trong năm 2019 theo dữ liệu của ITC. Toàn bộ dữ liệu được chuyển đổi sang dạng logarit tự nhiên (LNEx và LNEVN). Thống kê mô tả cho thấy giá trị trung bình của LNEx là 10,86861 và độ lệch chuẩn của LNEVN là 0,68795.

Tác giả thiết lập các giả thuyết kiểm định thống kê cho phương pháp ADF, kiểm định đồng tích hợp Johansen và kiểm định nhân quả Granger. Đồng thời, tác giả thực hiện đánh giá độ tin cậy và tính khả dụng của dữ liệu từ IMF và ITC theo khung tiêu chí của Flintermann (2014), chứng minh dữ liệu đạt chuẩn cao (mức C) ở hầu hết các tiêu chí định nghĩa biến, kiểm soát quy trình và tổ chức dữ liệu.

Chương 3: Thực trạng và kết quả nghiên cứu (Research results)

Chương 3 phân tích thực trạng thương mại nông sản Việt Nam - EU giai đoạn 2015–2019 và trình bày kết quả ước lượng mô hình kinh tế lượng:

  • Thực trạng ngành hàng sang EU: EU là thị trường xuất khẩu lớn thứ 3 của nông sản Việt Nam (chiếm 11–19% tổng kim ngạch xuất khẩu nông nghiệp cả nước, đạt trên 3 tỷ USD/năm). Việt Nam là đối tác thương mại nông sản đứng thứ 12 của EU, đáp ứng khoảng 2,2% nhu cầu nhập khẩu nông sản của khối này.
    • Cà phê: Là mặt hàng chiếm tỷ trọng cao nhất, đóng góp 8,5% giá trị nhập khẩu của EU và chiếm trên 40% tổng xuất khẩu cà phê của Việt Nam, giá trị đạt từ 1 đến 1,5 tỷ USD/năm, tuy nhiên trên 90% là cà phê thô.
    • Hạt tiêu: EU nhập khẩu khoảng 40.000 tấn/năm (chiếm 23% xuất khẩu của Việt Nam và đáp ứng 53% nhu cầu EU), với 90% xuất khẩu thô và 10% chế biến. Giá trị xuất khẩu hạt tiêu sụt giảm mạnh từ 236,3 triệu EUR (năm 2015) xuống 102 triệu EUR (năm 2019) chủ yếu do sụt giảm giá bán thế giới.
    • Rau quả: Chiếm thị phần nhỏ (xấp xỉ 1% nhu cầu EU), xuất khẩu tăng trưởng liên tục từ 10 triệu EUR (năm 2015) lên gần 15 triệu EUR (năm 2019).
  • Kết quả ước lượng kinh tế lượng:
    • Kiểm định nghiệm đơn vị ADF (Bảng 3-1): Các chuỗi dữ liệu LNEx và LNEVN không dừng ở mức gốc nhưng đạt tính dừng ở sai phân bậc 1, tức đều tích hợp bậc 1, ký hiệu I(1).
    • Kiểm định đồng tích hợp Johansen (Bảng 3-2 và 3-3): Cả hai kiểm định Trace và Maximum Eigenvalue đều xác nhận tồn tại duy nhất 1 phương trình đồng tích hợp giữa biến tỷ giá EUR/VND và kim ngạch xuất khẩu EVN ở mức ý nghĩa 5%, chứng minh sự tồn tại của mối quan hệ cân bằng dài hạn bền vững.
    • Lựa chọn độ trễ và mô hình VAR/VEC (Bảng 3-4, 3-5, 3-6): Xác định bậc trễ tối ưu và ước lượng hệ số của mô hình VECM để giải thích cơ chế điều chỉnh sai số từ ngắn hạn về cân bằng dài hạn.
    • Kiểm định nhân quả Granger (Bảng 3-7): Kết quả chỉ ra tồn tại mối quan hệ nhân quả một chiều từ tỷ giá EUR/VND sang kim ngạch xuất khẩu nông sản chủ lực EVN (bác bỏ giả thuyết H0 với p-value < 0,05), chiều ngược lại không có ý nghĩa thống kê.
Bước kiểm định kinh tế lượng Phương pháp áp dụng Kết quả ghi nhận từ dữ liệu Kết luận học thuật
Kiểm định tính dừng Augmented Dickey–Fuller (ADF) Chuỗi LNEx và LNEVN đều dừng ở sai phân bậc 1 Hai biến số cùng tích hợp bậc một I(1)
Kiểm định đồng tích hợp Johansen (Trace & Max-Eigen) Tồn tại duy nhất 1 phương trình đồng tích hợp Tồn tại mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa EUR/VND và EVN
Xác định độ trễ Tiêu chuẩn thông tin AIC & SC Bậc trễ tối ưu được xác lập trên hệ thống VAR Đảm bảo tính vững và độ tự do của ước lượng
Kiểm định quan hệ động VECM & VAR Hệ số điều chỉnh sai số có ý nghĩa thống kê Tỷ giá có tác động thực sự đến biến động EVN
Kiểm định nhân quả Granger Causality Test Bác bỏ H0 từ tỷ giá sang EVN; chấp nhận H0 chiều ngược lại Tỷ giá EUR/VND là nguyên nhân Granger dẫn dắt biến động EVN

Chương 4: Kết luận và đề xuất kiến nghị (Conclusions and recommendations)

Chương 4 tổng hợp các phát hiện chính, phân tích các hạn chế của nghiên cứu và xây dựng hệ thống khuyến nghị thực tiễn nhằm gia tăng kim ngạch xuất khẩu và nâng cao năng lực cạnh tranh ngành nông nghiệp Việt Nam sang thị trường EU:

  • Khuyến nghị đối với Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước: Điều hành chính sách tỷ giá linh hoạt, phối hợp với biên độ tỷ giá trung tâm theo Quyết định 2730/QĐ-NHNN; hỗ trợ tín dụng và thông tin thị trường; xây dựng các công cụ phòng ngừa rủi ro tỷ giá cho nông sản xuất khẩu.
  • Khuyến nghị đối với doanh nghiệp xuất khẩu: Tăng cường áp dụng các công cụ tài chính phái sinh tiền tệ (hợp đồng kỳ hạn, quyền chọn) để khóa rủi ro biến động tỷ giá EUR/VND; chuyển dịch cơ cấu xuất khẩu từ hàng thô (hiện chiếm trên 90% ở mặt hàng cà phê và tiêu) sang chế biến sâu nhằm nâng cao giá trị gia tăng; đáp ứng nghiêm ngặt các rào cản kỹ thuật và tiêu chuẩn chất lượng của EU.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  • Khẳng định chuỗi thời gian của tỷ giá EUR/VND và giá trị xuất khẩu nông sản chủ lực sang EU (EVN) đều là chuỗi tích hợp bậc một I(1).
  • Chứng minh thực nghiệm sự tồn tại của mối quan hệ đồng tích hợp duy nhất trong dài hạn giữa tỷ giá EUR/VND và kim ngạch xuất khẩu 6 nhóm nông sản chủ lực sang EU giai đoạn 2015–2019.
  • Xác nhận mối quan hệ nhân quả một chiều dạng Granger trong ngắn hạn từ tỷ giá EUR/VND đến giá trị xuất khẩu nông sản chủ lực sang thị trường EU (sự biến động của tỷ giá dẫn dắt biến động của kim ngạch xuất khẩu, nhưng kim ngạch xuất khẩu không tác động ngược lại đến tỷ giá).
  • Phản ánh thực trạng cơ cấu xuất khẩu nông sản của Việt Nam sang EU: 6 mặt hàng đại diện chiếm trên 97% kim ngạch nông sản sang EU năm 2019, song tỷ lệ xuất khẩu thô còn rất cao (cà phê thô chiếm trên 90%, hạt tiêu thô chiếm 90%).

Giải pháp và kiến nghị của tác giả

  • Đối với cơ quan quản lý nhà nước: Duy trì chính sách quản lý tỷ giá chủ động, linh hoạt nhằm ổn định kinh tế vĩ mô; xây dựng cơ chế hỗ trợ thông tin dự báo tỷ giá cho hiệp hội ngành hàng; đầu tư hạ tầng chuỗi giá trị logistics nông nghiệp kết nối vùng nguyên liệu với cảng xuất khẩu.
  • Đối với cộng đồng doanh nghiệp xuất khẩu: Chủ động xây dựng chiến lược quản trị rủi ro hối đoái bằng việc sử dụng các sản phẩm phái sinh tỷ giá tại các tổ chức tín dụng; tổ chức lại chuỗi sản xuất liên kết với nông dân; đầu tư công nghệ chế biến sau thu hoạch nhằm giảm tỷ trọng xuất thô và khai thác lợi thế cạnh tranh của các nhóm hàng có giá trị gia tăng cao (như rau quả chế biến, hạt tiêu chế biến).

Đóng góp về mặt học thuật

  • Khắc phục triệt để khiếm khuyết hồi quy giả (spurious regression) của các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam vốn chủ yếu dựa vào mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (MLR) khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
  • Cung cấp bằng chứng định lượng chính xác thông qua kiểm định đồng tích hợp Johansen và mô hình VECM/VAR trên dữ liệu tháng chi tiết của 6 nhóm mặt hàng nông sản chủ lực xuất khẩu sang thị trường 27 nước thành viên EU.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ rõ các giới hạn phạm vi nghiên cứu và định hướng mở rộng:

  • Hạn chế về khung thời gian dữ liệu: Nghiên cứu chỉ thu thập dữ liệu trong giai đoạn 5 năm từ 2015 đến 2019 với 60 quan sát theo tháng, chưa bao quát các biến động thị trường trong giai đoạn đại dịch Covid-19 và sau khi Hiệp định Thương mại tự do Việt Nam - EU (EVFTA) chính thức có hiệu lực.
  • Hạn chế về lựa chọn biến số tỷ giá: Nghiên cứu chỉ tập trung vào tỷ giá danh nghĩa song phương EUR/VND (Ex), chưa đưa vào mô hình tỷ giá thực tế đa phương (REER) có hiệu chỉnh theo lạm phát toàn diện và các biến số kinh tế vĩ mô khác như giá xăng dầu thế giới hay thu nhập thực tế của người tiêu dùng EU.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả gợi ý mở rộng khung thời gian nghiên cứu sang các năm tiếp theo, bổ sung thêm các nhóm nông sản tiềm năng khác ngoài 6 nhóm chủ lực, đồng thời áp dụng các mô hình phi tuyến hoặc mô hình biến động điều kiện (như họ mô hình GARCH) để kiểm tra độ nhạy của thị trường trước các cú sốc tỷ giá.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cho các đối tượng sau:

  • Sinh viên và học viên cao học ngành Kinh doanh quốc tế, Kinh tế quốc tế và Kinh tế thương mại: Cung cấp mẫu nghiên cứu chuẩn mực về quy trình phân tích kinh tế lượng chuỗi thời gian (từ kiểm định nghiệm đơn vị ADF, đồng tích hợp Johansen, chọn độ trễ VAR/VECM đến kiểm định nhân quả Granger) trên phần mềm Stata.
  • Nhà nghiên cứu kinh tế nông nghiệp: Tham khảo cơ sở dữ liệu thứ cấp được chuẩn hóa từ ITC Trade Map và IMF về thương mại nông sản Việt Nam - EU giai đoạn 2015–2019, cùng hệ thống tiêu chuẩn đánh giá độ tin cậy dữ liệu của Flintermann (2014).
  • Doanh nghiệp xuất khẩu nông sản và nhà hoạch định chính sách: Tham khảo bức tranh thực trạng cơ cấu ngành hàng (cà phê, hạt tiêu, rau quả, cao su, chè, gạo) và cơ chế tác động của tỷ giá EUR/VND để xây dựng phương án phòng ngừa rủi ro tiền tệ trong thanh toán quốc tế.

Câu hỏi thường gặp

Khóa luận lựa chọn bao nhiêu nhóm mặt hàng nông sản và phạm vi thị trường EU gồm những quốc gia nào?

Nghiên cứu lựa chọn 6 nhóm mặt hàng nông sản chủ lực bao gồm Cà phê, Hạt tiêu, Rau quả, Chè, Cao su và Gạo. Phạm vi không gian là thị trường Liên minh Châu Âu (EU) gồm 27 quốc gia thành viên (Áo, Bỉ, Bulgaria, Croatia, Síp, Séc, Đan Mạch, Estonia, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Hungary, Ireland, Ý, Latvia, Lithuania, Luxembourg, Malta, Hà Lan, Ba Lan, Bồ Đào Nha, Romania, Slovakia, Slovenia, Tây Ban Nha, Thụy Điển). Sáu nhóm mặt hàng này chiếm trên 97% tổng kim ngạch xuất khẩu nông sản của Việt Nam sang EU trong năm 2019.

Nguồn dữ liệu thứ cấp của nghiên cứu được thu thập từ đâu và có quy mô quan sát như thế nào?

Dữ liệu được thu thập theo tần suất tháng trong giai đoạn 5 năm từ 2015 đến 2019, tương ứng với tổng cộng 60 quan sát ($12 \times 5 = 60$). Dữ liệu kim ngạch xuất khẩu nông sản (EVN) được trích xuất từ cơ sở dữ liệu Trade Map của Trung tâm Thương mại Quốc tế (ITC). Dữ liệu tỷ giá danh nghĩa EUR/VND (Ex) được thu thập từ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và cổng thông tin TradeEconomics.com.

Phương pháp kinh tế lượng trong khóa luận có điểm gì khác biệt so với các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam?

Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (MLR), vốn dễ mắc phải hiện tượng hồi quy giả (spurious regression) khi dữ liệu chuỗi thời gian không dừng ở mức gốc. Khóa luận này khắc phục triệt để nhược điểm trên bằng việc áp dụng chuỗi phương pháp định lượng hiện đại gồm: kiểm định nghiệm đơn vị ADF, kiểm định đồng tích hợp Johansen (Trace test và Maximum Eigenvalue test), xác định độ trễ tối ưu, mô hình VECM/VAR và kiểm định nhân quả Granger trên phần mềm Stata 14.0.

Kết quả kiểm định đồng tích hợp Johansen và kiểm định nhân quả Granger chỉ ra điều gì?

Kiểm định đồng tích hợp Johansen khẳng định tồn tại duy nhất 1 phương trình đồng tích hợp giữa tỷ giá EUR/VND và kim ngạch xuất khẩu nông sản chủ lực sang EU, chứng minh giữa hai biến số có mối quan hệ cân bằng bền vững trong dài hạn. Kiểm định nhân quả Granger xác nhận có mối quan hệ nhân quả một chiều từ tỷ giá EUR/VND sang kim ngạch xuất khẩu nông sản trong ngắn hạn (tỷ giá dẫn dắt biến động xuất khẩu), trong khi chiều ngược lại không có ý nghĩa thống kê.

Tỷ lệ xuất khẩu nông sản thô của Việt Nam sang thị trường EU được ghi nhận ở mức nào trong văn bản?

Theo số liệu phân tích trong khóa luận, tỷ trọng xuất khẩu thô của Việt Nam sang EU vẫn chiếm ưu thế áp đảo ở các ngành hàng chủ lực. Cụ thể, mặt hàng cà phê xuất khẩu sang EU có trên 90% là cà phê thô; mặt hàng hạt tiêu xuất khẩu sang EU cũng có 90% là hạt tiêu thô và chỉ có 10% là hạt tiêu đã qua chế biến.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hồ Thanh Bảo đã giải quyết toàn diện câu hỏi nghiên cứu về tác động của tỷ giá EUR/VND đến giá trị xuất khẩu 6 nhóm nông sản chủ lực của Việt Nam sang thị trường 27 nước Liên minh Châu Âu giai đoạn 2015–2019. Bằng việc áp dụng hệ thống kiểm định kinh tế lượng chuỗi thời gian (ADF, Johansen, VAR/VECM, Granger), nghiên cứu đã chứng minh thực nghiệm mối quan hệ đồng tích hợp dài hạn và quan hệ nhân quả một chiều ngắn hạn từ tỷ giá đến kim ngạch xuất khẩu nông sản. Các phát hiện về thực trạng xuất khẩu thô cùng hệ thống khuyến nghị chính sách và giải pháp doanh nghiệp mang lại giá trị tham khảo thiết thực cho công tác hoạch định chính sách tiền tệ và quản trị rủi ro kinh doanh quốc tế.