Vietnamese (VN)English (UK)

MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT VÀ SỰ BẤT ĐỊNH LẠM PHÁT Ở VIỆT NAM THỜI KỲ 1995-2010

NGUYỄN VĂN DŨNG (VNP16, 2010-2012)

Tóm tắt

Nghiên cứu tìm hiểu về mối quan hệ giữa lạm phát và sự bất định lạm phát ở Việt Nam thời kỳ 1995-2010. Sự bất định lạm phát được ước lượng bằng các mô hình (GARCH(1,1), TARCH(1,1), PARCH(1,1), EGARCH(1,1)). Dựa trên các tiêu chí lựa chọn AIC, SC, và HQ, mô hình AR(13)-EGARCH(1,1) là mô hình tốt nhất để ước lượng sự bất định lạm phát. Kiểm định nhân quả Granger (Granger causality tests) được sử dụng để kiểm định mối quan hệ này. Kết quả nghiên cứu cho thấy có tồn tại ảnh hưởng bất đối xứng của sốc về lạm phát (inflation shocks) đến sự bất định lạm phát, những cú sốc lạm phát dương (positive inflation shocks) làm tăng sự bất định lạm phát, trong khi đó các cú sốc lạm phát âm (negative inflation shocks) làm giảm sự bất định lạm phát. Thứ hai, lạm phátgia tăng sẽ làm sự bất định lạm phát tăng theo, điều này xác nhận giả thiết của Friedman-Ball. Thứ ba, sự bất định lạm phát gia tăng sẽ làm lạm pháttăng theo, điều này xác nhận giả thiết của Cukierman-Meltzer.

(Đây chỉ là Tóm tắt Luận Văn được dịch sang Tiếng Việt, Luận văn hoàn chỉnh bằng Tiếng Anh hiện đang có tại Thư Viện Chương trình Việt Nam-Hà Lan: 1A Hoàng Diệu, P10, Q. Phú Nhuận, TpHCM)

 

1. Giới thiệu

Lạm phát hiện nay là một vấn đề mang tính toàn cầu và cũng là một vấn đề chính sách nóng bỏng ở Việt Nam. Lạm phát tại Việt Nam xảy ra thường xuyên, dai dẳng, và diễn ra ở mức độ cao và khó kiểm soát mặc dù các nhà hoạch định chính sách đã tập trung giải quyết bằng mọi giá. Sau giai đoạn lạm phát phi mã vào cuối những năm 80 (xấp xỉ 300%/năm) và đầu những năm 90 (xấp xỉ 50%/năm), lạm phát dần được kiểm soát vào giữa những năm 90. Giai đoạn 1996-2006 là thời gian lạm phát thấp, dưới một chữ số. Tuy nhiên, lạm phát cao với hai chữ số bắt đầu quay trở lại từ 2007, đặt ra nhiều thách thức cho nền kinh tế. Lạm phát cao gây ra nhiều hậu quả nghiêm trọng đến nền kinh tế. Trong đó, sự bất định lạm phát được xem là một trong những hệ lụy chính.

Nghiên cứu tập trung trả lời câu hỏi lớn “Mối quan hệ giữa lạm phát và sự bất định lạm phát ở Việt Nam thời kỳ 1995-2010 như thế nào?”

2. Cơ sở lý thuyết

2.1 Sự bất định lạm phát (Inflation uncertainty)

Sự bất định lạm phát (inflation uncertainty) được định nghĩa là“một tình huống trong đó giá cả trong tương lai là không thể đoán trước và công chúng không biết liệu lạm phát sẽ tăng hay giảm trong tương lai” (Asghar và cộng sự, 2011).

Theo Golob (1994), sự bất định lạm phát gây ra hai hiệu ứng kinh tế: hiệu ứng tiền lạm phát (ex-ante effects) và hiệu ứng hậu lạm phát (ex-post effects).

Hiệu ứng tiền lạm phát (ex-ante effects) là tình huống trong đó các tác nhân kinh tế đưa ra các quyết định kinh tế khác với quyết định của họ trong trường hợp chắc chắn về tình hình lạm phát trong tương lai. Hiệu ứng tiền lạm phát ảnh hưởng đến nền kinh tế thông qua ba kênh. Thứ nhất, sự bất định lạm phát khiến cho lãi suất dài hạn gia tăng trên thị trường tài chính. Thứ hai, sự bất định lạm phát khiến cho các biến kinh tế khác như lương, tiền thuê, thuế, v.v trở nên không chắc chắn trong tương lai. Cuối cùng, sự bất định lạm phát khiến cho nền kinh tế chi tiêu một nguồn lực lớn để tránh nguy cơ lạm phát trong tương lai.

Hiệu ứng hậu lạm phát (ex-post effects) diễn ra khi lạm phát trong thực tế khác với lạm phát kỳ vọng. Điều này gây ra sự dịch chuyển tài sản giữa các bên khi họ sử dụng tiền danh nghĩa trong việc thanh toán các hợp đồng. Cụ thể, nếu lạm phát tăng nhiều hơn so với dự đoán, khoản tiền phải trả trong hợp đồng sẽ ít hơn xét về giá trị thực và như vậy sẽ có một bên bị thiệt hại vì lạm phát đã bào mòn tài sản trong các giao dịch.

2.2 Các lý thuyết về mối quan hệ giữa lạm phát và sự bất định lạm phát

Theo Friedman (1977) và Ball (1992), khi lạm phát gia tăng, sẽ có áp lực chính trị yêu cầu giảm lạm phát. Tuy nhiên các nhà làm chính sách có thể không tiến hành các chính sách tiền tệ thắt chặt vì e ngại ảnh hưởng của suy thoái kinh tế do chính sách này gây ra. Do vậy chính sách tiền tệ trong tương lai trở nên không thể đoán trước được, làm cho sự bất định lạm phát tăng trong tương lai.

Cukierman và Meltzer (1986) xem xét mối quan hệ này ở hướng ngược lại. Họ cho rằng sự bất định lạm phát gia tăng dẫn đến lạm phát cao hơn. Lý do là nhà quản lý tận dụng sự bất định lạm phát này để tạo nên sự bất ngờ về lạm phát (inflation surprise) - khi mà chính sách tiền tệ phải mở rộng - để kích thích tăng trưởng kinh tế sau một thời kỳ dài thắt chặt quá mức chống lạm phát. Những ngân hàng trung ương loại này được xem là có tính “cơ hội” hay hành vi thiếu nhất quán trong quá trình chống lạm phát.

Ngược lại với Cukierman và Meltzer (1986), Holland (1995) cho rằng sự bất định lạm phát gia tăng dẫn đến lạm phát thấp hơn trong tương lai. Lý do là ngân hàng trung ương muốn giảm thiểu thiệt hại do sự bất định lạm phát gây ra. Do đó ngân hàng trung ương tiến hành chính sách tiền tệ thắt chặt rất nhất quán để giảm thiểu sự bất định lạm phát. Những ngân hàng trung ương loại này được xem là có tính “bình ổn” và luôn nhất quán trong quá trình chống lạm phát.

TV Dung H1

3. Phương pháp nghiên cứu và số liệu

3.1 Phương pháp nghiên cứu

3.1.1 Các phương pháp ước lượng sự bất định lạm phát

Engle (1982) là người đầu tiên phát triển mô hình Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) để ước lượng lạm phát. Phương trình trung bình là một quá trình tự hồi quy Autoregressive - AR(p). Ước lượng từ phương trình phương sai có thể được sử dụng như là đại diện cho sự bất định lạm phát.

Phương trình trung bình:

TV Dung PT

 

Phương trình phương sai                                         TV Dung PT1 Trong đó, để phương sai có điều kiện (conditional variance) dương

Bollerslev (1986) giới thiệu mô hình Generalized ARCH (GARCH), khắc phục nhược điểm về độ trễ khá lớn của phần dư (ε2) trong mô hình ARCH.

TV Dung PT2

Trong đó α0 > 0 để phương sai có điều kiện dương và α1+β <1 để phương sai của mô hình dừng

Tuy nhiên Brunner và Hess (1993) chỉ ra rằng mô hình ARCH và GARCH thể hiện ảnh hưởng của sốc lạm phát dương và âm lên sự bất định lạm phát là đối xứng (symmetric). Cách mô hình này tỏ ra không phù hợp với giả thiết của Friedman. Do vậy, một số biến thể của mô hình GARCH được đưa ra để nắm bắt tính bất đối xứng (asymmetry characteristics) của phương sai có điều kiện. Ba mô hình phổ biến nhất là TARCH, PARCH và EGARCH.

Glosten et al.(1993) và Zakoian (1994) đưa ra mô hình threshold ARCH (TARCH)

TV Dung PT3

Trong đó:

 dt-1 = 1, nếu εt-1 <0

 dt-1 = 0, nếu εt-1 >0

Một mô hình bất đối xứng khác là mô hình power ARCH (PARCH) bởi Ding et al. (1993)

TV Dung PT4

Nelson (1991) giới thiệu mô hình exponential GARCH (EGARCH), phương sai có điều kiện được mô hình dưới dạng log, do vậy không yêu cầu các hệ số phải dương một cách gượng ép như trong mô hình GARCH.

TV Dung PT5

Trong phương trình (3), (4), (5), γ là hệ số bất đối xứng (asymmetric term), thể hiện ảnh hưởng khác nhau của sốc lạm phát dương và âm lên sự bất định lạm phát.

3.1.2 Kiểm định nhân quả Granger (Granger causality tests)

Kiểm định nhân quả Granger được dùng để kiểm định mối quan hệ giữa lạm phát và sự bất định lạm phát. Hai hàm hồi quy được trình bày dưới đây cho kiểm định Granger.

TV Dung test i

TV Dung test ii

                                                (Jiranyakul & Opiela, 2010)

(i) H0: Lạm phát không gây ra sự bất định lạm phát (theo nhân quả Granger).

(ii) H0: Sự bất định lạm phát không gây ra lạm phát (theo nhân quả Granger).

3.2 Số liệu

Nghiên cứu sử dụng số liệu lạm phát là chỉ số giá tiêu dùng (CPI) theo tháng trong giai đoạn 1995-2010. Số liệu được lấy từ tổng cục thống kê Việt Nam (GSO). Tỉ lệ lạm phát được tính là thay đổi của chỉ số CPI tháng này so với tháng trước tính theo tỉ lệ phần trăm.

4. Kết quả nghiên cứu

4.1 Thống kê mô tả

TV Dung H2

Hình 2 cho thống kê mô tả về tỉ lệ lạm phát trung bình theo tháng là 0.57%, đây là một tỉ lệ lạm phát tương đối cao nếu so với các quốc gia khác trong khu vực trong cùng thời điểm. Độ lệch chuẩn khá cao (0.93%), cùng với chênh lệch lớn giữa giá trị tối thiểu (-1.1%) và tối đa (3.9%) của chuỗi giá trị lạm phát thể hiện tính biến động lớn của lạm phát trong giai đoạn này. Chuỗi giá trị lạm phát lệch phải (positively skewed) (Skewness = 1.15) và phân bố nhọn hơn (leptokurtic) (Kurtosis = 4.62). Kiểm nghiệm Jarque-Bera cho thấy chuỗi giá trị lạm phát không theo phân phối chuẩn (Jarque-Bera = 63.77). Điều này cho thấy lạm phát Việt Nam khó dự đoán và cũng có thể là hệ lụy của một quá trình lạm phát kéo dài mất ổn định và vì vậy khả năng dự báo tính bất định lạm phát sẽ tồn tại.

4.2 Ước lượng sự bất định lạm phát

Kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy chuỗi thời gian lạm phát có tính dừng ở cả hai kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller) và PP (Phillips–Perron). Cụ thể kiểm định ADF bác bỏ giả thiết không ở mức ý ngĩa thống kê nhỏ hơn 10% trong cả hai trường hợp có hằng số và xu thế cùng hằng số trong phương trình kiểm định. Thêm vào đó, kiểm định PP cũng bác bỏ giả thiết không ở mức ý ngĩa thống kê nhỏ hơn 1% trong cả ba trường hợp.

Phương trình trung bình sử dụng mô hình tự hồi quy-AR(p) để ước lượng lạm phát. Độ trễ tối ưu là 13 dựa trên giá trị nhỏ nhất của tiêu chuẩn thông tin Schwartz (SC= 2.276584) và Hannan-Quinn (HQ = 2.124336). Ngoài ra, cũng sẽ thú vịnếu ta xem xét ảnh hưởng của Tết Nguyên Đán bằng cách thêm ba biến giả đại diện cho tháng Một, Hai và Ba vào phương trình.Tháng Một và Hailà thời điểm Tết diễn ra và tháng Ba là thời điểm Tết đã kết thúc.

Phương trình trung bình (6) được sử dụng để ước lượng lạm phát và từ đó ước lượng bốn mô hình ARCH khác nhau đã đề cập ở phần phương pháp nghiên cứu:

TV Dung PT6

Bốn mô hình ARCH được ước lượng bằng bốn phương trình phương sai. Mô hình tốt nhất để ước lượng sự bất định lạm phát trong kiểm định nhân quả Granger sẽ được xác định dựa trên các tiêu chí thông tin AIC, SC và HQ.

GARCH (1,1):  TV Dung PT2TARCH(1,1):TV Dung PT3

PARCH(1,1): TV Dung PT4

 

EGARCH (1,1):

TV Dung PT5

Bảng 1: Kết quả ước lượng

TV Dung Bang1

Q2(x) là giá trị Ljung-Box về phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) trong phần dư. LM(x) là giá trị của kiểm định ARCH LM (ARCH LM test) của Chi bình phương (chi-square). Giá trị trong ngoặc đơn là giá trị P (P-value): * có ý ngĩa thống kê ở mức 10%; ** có ý ngĩa thống kê ở mức 5%; *** có ý ngĩa thống kê ở mức 1%

 

Bảng 1 trình bày kết quả ước lượng của 4 mô hình ARCH khác nhau. Trong phương trình trung bình-AR(13), lạm phát ở các độ trễ 1, 2, 3, 7, 8, 10 có ý nghĩa thống kê ở mức nhỏ hơn 10% ở cả 4 mô hình. Hơn nữa, trong tất cả các trường hợp, ba biến giả đại diện cho tháng Một, Hai, và Ba đều có ý nghĩa thống kê ở mức nhỏ hơn 1%. Cụ thể tỷ lệ lạm phát trung bình vào tháng Một và Hai cao hơn tỷ lệ lạm phát trung bình của năm.Trong khi đó, tỷ lệ lạm phát trung bình tháng Ba thấp hơn tỷ lệ lạm phát trung bình của năm. Điều này phù hợp với lập luận ở trên về ảnh hưởng của Tết Nguyên Đán.

Kết quả ước lượng của phương trình phương sai cho thấy trong tất cả các mô hình, giá trị quá khứ của phần dư và phương sai có điều kiện (độ lệch chuẩn) đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hoặc thấp hơn. Giá trị dương và có ý nghĩa thống kê của hệ số phương sai có điều kiện (độ lệch chuẩn) (β) cho thấy tính dai dẳng (persistent characteristics) của sự bất định lạm phát.

Trong mô hình GARCH(1,1), tất cả các hệ số đều khác có ý nghĩa thống kê và khác 0. Tuy nhiên, tổng α1+β (=0.415354+0.595334=1.0107) > 1, vi phạm yêu cầu α1+β < 1 của mô hình GARCH. Do vậy, mô hình GARCH(1,1) tỏ ra không phù hợp để ước lượng sự bất định lạm phát.

Trong mô hình TARCH(1,1), hệ số bất đối xứng γ có ý nghĩa thống kê và âm (γ = -0.585380), có nghĩa rằng những cú sốc lạm phát dương có ảnh hưởng lớn hơn đến sự bất định lạm phát so với các cú sốc lạm phát âm. Cụ thể, ảnh hưởng của cú sốc lạm phát dương lên sự bất định lạm phát thì cao (α1=0.583447). Trong khi đó, ảnh hưởng của cú sốc lạm phát âm lên sự bất định lạm phát thì thấp hơn nhiều (α1+γ = 0.583447 + -0.585380 = -0.001933). Do vậy có thể kết luận rằng mô hình này phù hợp để ước lượng sự bất định lạm phát.

Trong mô hình PARCH(1,1) và EGARCH(1,1), hệ số bất đối xứng γ có ý nghĩa thống kê và có giá trị lần lượt γ = -0.561606 và γ = 0.276256, cho thấy những cú sốc lạm phát dương có ảnh hưởng lớn hơn đến sự bất định lạm phát so với các cú sốc lạm phát âm. Do đó hai mô hình này cũng phù hợp để ước lượng sự bất định lạm phát.

Nói tóm lại, ngoại trừ trường hợp của mô hình đối xứng GARCH(1,1), tất cả ba mô hình bất đối xứng đều cho thấy tồn tại ảnh hưởng bất đối xứng của sốc về lạm phát đến sự bất định lạm phát, những cú sốc lạm phát dương làm tăng sự bất định lạm phát, trong khi đó các cú sốc lạm phát âm làm giảm sự bất định lạm phát.

Về kiểm định phần dư (Diagnostic tests), giá trị Ljung-Box Q cho thấy không có sự tự tương quan trong phần dư của cả 4 mô hình. Ngoài ra, giá trị Ljung-Box Q bình phương cho thấy phương sai sai số không thay đổi trong phần dư ở cả 4 mô hình. Thêm vào đó giá trị của kiểm định ARCH LM cũng chỉ ra không có hiệu ứng ARCH (ARCH effects) trong phần dư ở cả 4 mô hình. Do vậy, có thể kết luận rằng phần dư ở cả 4 mô hình là nhiễu trắng (white noise).

Dựa theo giá trị nhỏ nhất của ba tiêu chuẩn thông tin AIC(1.297901), SC(1.671840), HQ(1.449530), mô hình AR(13)-EGARCH(1,1) là mô hình tốt nhất trong số 4 mô hình kể trên để ước lượng sự bất định lạm phát trong kiểm định nhân quả Granger nhằm tìm ra mối quan hệ giữa lạm phát và sự bất định lạm phát. TV Dung H3

Hình 3: Sự bất định lạm phát ước lượng bằng mô hình AR(13)-EGARCH(1,1)

Hình 3 mô tả sự bất định lạm phát ước lượng bằng mô hình AR(13)-EGARCH(1,1). Mô hình này minh họa khá tốt sự bất định trong công chúng về lạm phát với hai sự kiện đáng chú ý: khủng hoảng tài chính châu Á 1997-1998 và khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007-2008. Sự bất định lạm phát trong công chúng đã tăng rất cao trong hai giai đoạn này. Lý do là vì khủng hoảng tài chính gây ra sự hoảng loạn cho tất cả các thành phần kinh tế. Công chúng thực sự đã không dự báo hay thực sự không chắc chắn về tiêu dùng, giá cả của các nhiên liệu và nguyên liệu cũng như chính sách của chính phủ. Tất cả các tác nhân này kết hợp lại làm cho sự bất định lạm phát tăng cao. Ngoài ra còn có hai lập luận khác có thể giải thích hiện tượng này. Thứ nhất, sự bất định lạm phát tồn tại dai dẳng trong trí nhớ của mỗi người dân Việt Nam (minh họa bằng giá trị β dương và có ý nghĩa thống kê). Rõ ràng rằng, nó có thể tăng đáng kể trong một bối cảnh chính sách chậm khắc phục lạm phát, hay lạm phát tồn tại dai dẳng. Thứ hai, tính độc lập của ngân hàng Nhà Nước (NHNN) Việt Nam khá thấp. Cơ quan này có ít tính độc lập trong việc tiến hành các chính sách tiền tệ có thể dự đoán trước, kiên định và mạnh mẽ để đối phó với những cú sốc lớn trong khủng hoảng, hay chí ít cũng khó có thể kiên định trong chính sách chống lạm phát từ yêu cầu của chính phủ về tăng trưởng hay là sức ép giảm lãi suất từ doanh nghiệp. Do đó công chúng đặt niền tin không trọn vẹn vào khả năng quản lý của NHNN trong bối cảnh khủng hoảng xảy ra, điều này đến lượt nó làm gia tăng sự bất định lạm phát trong công chúng. Tất cả những nguyên nhân này kết hợp lại đã khiến cho sự bất định lạm phát trong công chúng tăng rất cao trong hai cuộc khủng hoảng vừa qua.

4.3 Kiểm định nhân quả Granger (Granger causality tests)

Kết quả của kiểm định nhân quả Granger cho mối quan hệ giữa lạm phát và sự bất định lạm phát tại các độ trễ 2,4,6,8,10,12 cho thấy cả 2 giả thiết đều bị bác bỏ với mức ý nghĩa thống kê cao. Ngoài ra dấu dương (+) của của tổng hệ số của các biến trễ lạm phát trong giả thiết thứ nhất và biến trễ sự bất định lạm phát trong giả thiết thứ hai ở tất cả các độ trễ cho thấy mối liên hệ nhân quả hai chiều dương giữa lạm phát và sự bất định lạm phát. Điều này có nghĩa rằng lạm phát gia tăng sẽ làm sự bất định lạm phát tăng theo, xác nhận giả thiết của Friedman-Ball. Trong khi đó, sự bất định lạm phát gia tăng sẽ làm lạm phát tăng theo, xác nhận giả thiết của Cukierman-Meltzer.

Việc xác nhận giả thiết của Cukierman-Meltzer cho thấy chính phủ và NHNN đã kiên quyết chưa đủ mạnh trong việc chống lạm phát trong giai đoạn dữ liệu mà nghiên cứu phân tích. Điều này cũng dễ hiểu là khi lạm phát kéo dài, chính phủ áp dụng chính sách tiền tệ thắt chặt với mức linh hoạt yếu hoặc chậm sẽ làm ảnh hưởng đến các giao dịch khác, ví dụ đầu tư hay hoạt động doanh nghiệp, và với sức ép công chúng chính phủ lại nới lỏng tiền tệ và đầu tư công để chống suy thoái. Ngoài ra, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ giữa sự độc lập của ngân hàng trung ương và ảnh hưởng của sự bất định lạm phát lên lạm phát (vd: Cukierman, Web & Neyapti (1992); Alesina & Summers (1993); Grier & Perry (1998)). Theo Grier và Perry (1998), khi sự bất định lạm phát tăng sẽ làm cho lạm phát giảm ở những nền kinh tế mà ngân hàng trung ương có sự độc lập cao. Ngược lại, các ngân hàng trung ương có sự độc lập thấp (đo lường bởi Cukierman và cộng sự (1992), Alesina & Summers (1993)) có các hành động mang tính “cơ hội”. Các ngân hàng này có thể đánh đổi mối đe dọa của lạm phát để thực hiện mục tiêu thúc đẩy tăng trưởng GDP.

Tính độc lập của NHNN Việt Nam được đánh giá là khá yếu. Đây là lý do tại sao bằng chứng về giả thiết của Cukierman-Meltzer được tìm thấy ở Việt Nam trong nghiên cứu này.

5. Kết luận và gợi ý chính sách

Nghiên cứu về mối quan hệ giữa lạm phát và sự bất định lạm phát ở việt nam thời kỳ 1995-2010 đã đi đến những kết luận sau: (i) Tồn tại ảnh hưởng bất đối xứng của sốc về lạm phát đến sự bất định lạm phát, những cú sốc lạm phát dương làm tăng sự bất định lạm phát, trong khi đó các cú sốc lạm phát âm làm giảm sự bất định lạm phát; (ii) Lạm phát gia tăng sẽ làm sự bất định lạm phát tăng theo, xác nhận giả thiết của Friedman-Ball; (iii) Sự bất định lạm phátgia tăng sẽ làm lạm pháttăng theo, xác nhận giả thiết của Cukierman-Meltzer.

Lạm phát cao ở Việt Nam trong những năm qua là tổng hợp của nhiều yếu tố bao gồm chi phí đẩy, cầu kéo, lạm phát tiền tệ, v.v. Tuy nhiên, một trong những nguyên nhân từ nghiên cứu này chỉ ra là bất định lạm phát mà trong đó yếu tố tâm lý công chúng đã trở nên thiếu chắc chắc về việc dự báo giá cả và các chính sách. Do đó, các biện pháp chống lạm phát chỉ phát huy hiệu quả khi kết hợp được các chính sách tiền tệ, tài khóa, biện pháp hành chính thì về dài hạn vẫn là đảm bảo tính nhất quán từ các chính sách này và việc thực thi chúng nhằm ổn định tâm lý của người dân.

Về chính sách tiền tệ, NHNN cần giảm lượng tiền trong lưu thông bằng các biện pháp: nâng tỉ lệ lãi suất, dự trữ bắt buộc, giảm gia tăng tín dụng và tổng phương tiện thanh toán (chính phủ cố gắng giới hạn tăng tổng phương tiện thanh toán khoảng 15-16% và tăng tín dụng khoảng 15%-18% trong năm 2011). Ngoài ra, NHNN cần phát hành thêm trái phiếu và bán cho các ngân hàng thương mại để rút bớt lượng tiền trong lưu thông. Về quản lý tỉ giá, VND cần được điều chỉnh tăng giá nhẹ so với USD. Điều này cũng phù hợp với tình hình hiện tại là đồng USD đang mất giá so với các đồng tiền lớn khác. Việc VND tăng giá nhẹ có thể ảnh hưởng đến xuất khẩu; tuy nhiên ảnh hưởng này không lớn. Trong khi đó, việc VND tăng giá nhẹ sẽ giúp giảm giá nhập khẩu, nâng nguồn cung, giảm giá ở thị trường trong nước (vì nền kinh tế Việt Nam vẫn phụ thuộc rất nhiều vào nhập khẩu), và làm cho thu nhập của người dân có giá trị hơn.

Về chính sách tài khóa, chính phủ cần kiểm soát chi tiêu công, đầu tư công và đầu tư của các doanh nghiệp nhà nước thật chặt chẽ. Các dự án đầu tư công và đầu tư của các doanh nghiệp nhà nước không hiệu quả phải bị cắt giảm mạnh mẽ.

Về các biện pháp hành chính, chính phủ cần cải thiện mạng lưới phân phối, bán lẻ để hàng hóa đi từ nhà sản xuất đến người tiêu dùng qua ít khâu trung gian nhất, giúp giảm chi phí trung gian và giá thành sản phẩm, đặc biệt trong những giai đoạn có nhu cầu cao như Tết Nguyên Đán, năm học mới. Hơn nữa, chính phủ cần hạn chế tình trạng đầu cơ các hàng hóa thiết yếu như lương thực (chiếm xấp xỉ 50% giỏ hàng hóa tính CPI), hỗ trợ người dân có thu nhập thấp thông qua các chương trình xã hội. Ngoài ra cần có sự phối kết hợp chặt chẽ và có hiệu quả giữa các bộ ban ngành và chính quyền địa phương trong quá trình thực thi nhằm tạo ra sức mạnh tổng hợp đảm bảo cho thành công của các chương trình bình ổn lạm phát.

Về mối quan hệ nhân quả đi từ sự bất định lạm phát dẫn đến lạm phát, chính phủ cùng NHNN cần phải giảm sự bất định lạm phát nhằm giảm lạm phát trong tương lai.

Thứ nhất, chính phủ cần xem kiểm soát lạm phát là ưu tiên hàng đầu. Các chính sách cần được công bố và thực hiện nhanh chóng khi có các mối đe dọa của lạm phát. Quá trình thực thi cần được giám sát chặt chẽ, đảm bảo rằng các chính sách có tác dụng nhanh, mạnh, bền vững và có thể dự đoán trước. Các phản ứng nhanh chóng sẽ tạo nên sự tin tưởng ở công chúng và nhà đầu tư, khiến sự bất định lạm phát giảm cả trong ngắn hạn và dài hạn.

Thứ hai, chính phủ cần loại bỏ vấn đề thông tin bất đối xứng nhằm đảm bảo người dân được thông tin tốt về nguyên nhân, giải pháp, tình hình, và dự báo lạm phát. Cụ thể, thông tin về giá cả lương thực thực phẩm, nhiên liệu, tỉ giá, chính sách lãi suất, mục tiêu tăng trưởng tín dụng, dự báo giá cả các mặt hàng xuất và nhập khẩu chính, v.v cần được thông tin rộng rãi đến người dân thông qua các phương tiện thông tin đại chúng. Những hành động này giúp thông tin tốt các đường lối chính sách và ổn định lạm phát kỳ vọng.

Thứ ba, NHNN, cơ quan chịu trách nhiệm chính chống lạm phát phải được cải cách để tiến hành các chính sách tiền tệ hiệu quả hơn. Hiện tại, NHNN bộc lộ nhiều điểm yếu như tính độc lập kém và quá phụ thuộc vào các biện pháp hành chính. Cụ thể NHNN ít có tính độc lập để kiên định theo đuổi mục tiêu kiềm chế lạm phát. Về mặt kỹ thuật, NHNN có xu hướng sử dụng có biện pháp hành chính là chủ yếu, thể hiện một tư duy mang tính “tập trung bao cấp” đã lỗi thời trong một nền kinh tế thị trường. Vì vậy NHNN cần được cải tổ về tổ chức, nhân sự, cơ chế điều hành để thực hiện chức năng tốt hơn. Điều này nâng cao tính tin cậy và minh bạch của NHNN, giúp giảm sự bất định lạm phát trong tương lai.

 

Tài liệu tham khảo

Alesina, A., & Summers, H. L. (1993). Central bank independence and macroeconomic performance: some comparative evidence. Journal of Money, Credit and Banking. 25(2), 151-162

Asghar, A., Ahmad, K., Ullah, S., Bedi-uz-Zaman & Rashid, M. T. (2011). The relationship between inflation and inflation uncertainty: a case study for Saarc region countries. International Research Journal of Finance and Economics, 66, 86-98.

Baharumshah, A. Z., Hasanov, A., & Fountas S. (2011). Inflation and inflation uncertainty: Evidence from two Transition Economies. Discussion Paper Series, Department of Economics, University of Macedonia.

Baillie, R., Chung, C., & Tieslau, M. (1996), Analysing inflation by the fractionally integrated ARFIMA-GARCH model. Journal of Applied Econometrics, 11 (1), 23-40.

Ball, L. (1992). Why does high inflation raise inflation uncertainty. Journal of Monetary Economics, 29, 371–388.

Brunner, A. D., & Hess, G. D. (1993). Are higher levels of inflation less predictable? A state-dependent conditional heteroscedasticity approach. Journal of Business & Economic Statistics, 11, 187–197.

Caporale G. M., & Kontonikas A. (2009). The Euro and inflation uncertainty in the European Monetary Union. Journal of International Money and Finance, 28 (6), 954-971. doi:10.1016/j.jimonfin.2008.09.004.

Caporale, B., & Caporale, T. (2002).Asymmetric effects of inflation shocks on inflation uncertainty. Atlantic Economic Journal, 30(4), 385-388. doi: 10.1007/BF02298781

Caporale, T., & McKiernan, B. (1997). High and variable inflation: further evidence on the friedman hypothesis. Economics Letters, 54(1), 65–68.

Cukierman, A., & Meltzer, A. (1986). A theory of ambiguity, credibility, and inflation under discretion and asymmetric information. Econometrica, 54, 1099–1128.

Cukierman, A., Web, S., & Neyapti, B. (1992). Measuring the independence of central banks and its effect on policy outcomes. The World Bank Economic Review, 6, 353-398.

Daal, E., Naka, A., & Sanchez, B. (2005). Re-examining inflation and inflation uncertainty in developed and emerging countries. Economics Letters, 89, 180–186.

Ding, Z., Clive, W.J.G., & Engle, R.F. (1993). A long memory property of stock market returns and a new model. Journal of Empirical Finance, 1, 83–106.

Engle, R. (1982). Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of UK inflation. Econometrica, 50, 987-1008.

Engle, R. (1983). Estimates of the variance of U.S. inflation rates based on the ARCH model. Journal of Money Credit and Banking, 15, 286–301.

Engle, R., & Ng, V. (1993). Measuring and testing the impact of news on volatility. Journal of Finance, 48, 1749-1778.

Erkam, S., & Cavusoglu, T. (2008). Modelling inflation uncertainty in transition economies: the case of Russia and the former Soviet republics. Economic Annals, 53, 44-71. doi:10.2298/eka0879044e.

Evans, M. (1991). Discovering the link between inflation rates and inflation uncertainty. Journal of Money, Credit, and Banking, 23, 169–184.

Fountas, S. (2001) The relationship between inflation and inflation uncertainty in the UK: 1885–1998. Economics Letters, 74, 77–83.

Fountas, S., Ioannidis, A., & Karanasos, M. (2004). Inflation uncertainty and a common European monetary policy. The Manchester School, 72, 221-204.

Friedman, M. (1977). Nobel lecture: Inflation and unemployment. Journal of Political Economy, 85, 451–472.

Glosten, L., Jagannathan, R., & Runkle, D. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the normal excess return on stocks. Journal of Finance, 48, 1779–1801.

Golob, J. (1994).Does inflation uncertainty increase with inflation? Federal reserve bank of Kansas city economic review, 79, 27-38

Grier, K., & Perry, M. (1998). On inflation and inflation uncertainty in the G-7 countries. Journal of International Money and Finance, 17, 671–689.

Holland, A. S. (1993). Uncertain effects of money and the link between the inflation rate and inflation uncertainty. Economic Inquiry, 39-51.

Holland, A. S. (1995). Inflation and uncertainty: tests for temporal ordering. Journal of Money, Credit and Banking, 27, 827-837.

Jiranyakul, K., & Opiela, T. P. (2010). Inflation and inflation uncertainty in the ASEAN-5 economies. Journal of Asian Economics, 21, 105-112.

Keskek S., & Orhan M. (2010). Inflation and inflation uncertainty in Turkey. Applied Economics, 42, 1281-1291. doi: 10.1080/00036840701721273.

Kontonikas, A. (2004). Inflation and inflation uncertainty in the United Kingdom, evidence from GARCH. Economic modelling, 21, 525-543.

Nazar, D., P., Farshid, & K.Z.A. Mojtaba. (2010). Asymmetry effect of inflation on inflation uncertainty in Iran: Using from EGARCH Model, 1959-2009. American Journal of Applied Sciences, 7, 535-539.

Nelson, D. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59, 347–370.

Nguyen, T. T. H., & Nguyen, D. T. (2010). Macroeconomic Determinants of Vietnam’s Inflation 2000-2010: Evidence and Analysis (Working Paper No. 9). Retrieved from Vietnam Centre for Economic and Policy Research website: http://vepr.org.vn.

Payne E. J. (2009). Inflation targeting and the inflation-inflation uncertainty relationship: evidence from Thailand. Applied Economics Letters, 16(3), 233-238. doi: 10.1080/17446540802078007.

Rizvi, K. A., & Naqvi, B. (2008). Asymmetric behavior of inflation uncertainty and Friedman-Ball hypothesis: evidence from Pakistan. The Lahore Journal of Economics, 15: 2, 1-33.

Thornton J. (2008). Inflation and inflation uncertainty in Argentina, 1810-2005. Economics Letters, 98(3), 247-252. doi:10.1016/j.econlet.2007.04.034.

Thornton, J. (2006). High and Variable Inflation: Further Evidence on the Friedman Hypothesis. South African Journal of Economics, 74(2), 167-171. doi: 10.1111/j.1745-4565.2006.00066.x.

Thornton, J. (2007). The relationship between inflation and inflation uncertainty in emerging market economies. Southern Economic Journal, 73, 858–870.

Zakoian, J. M. (1994). Threshold heteroskedastic models. Journal of Economic Dynamics and Control, 18: 5, 931-955.