Nghiên cứu thực nghiệm về
truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng tại Việt Nam
ThS. CHU KHÁNH LÂN - ThS. HÀ QUỐC TUẤN
Bài viết áp dụng mô hình vector tự hồi quy cấu trúc để đánh giá thực trạng truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng tại Việt Nam. Sử dụng số liệu từ quý 1/2000 đến quý 4/2014, hàm phản ứng cho thấy chính sách tiền tệ có phần phản ứng chậm chạp hơn với biến động sản lượng. So sánh hàm phản ứng của sản lượng và lạm phát trước cú sốc lãi suất đưa đến nhận định điều hành chính sách tiền tệ sẽ phát huy tác dụng nhanh và mạnh hơn trong trường hợp có kênh tín dụng so với trường hợp không có kênh tín dụng.
Từ khóa: Truyền dẫn chính sách tiền tệ, kênh tín dụng, mô hình vector tự hồi quy cấu trúc 1. Cơ sở lý luận về truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh tín dụng
o chịu ảnh hưởng từ đặc điểm của từng nền kinh tế, sự vận động không ngừng của thị trường tài chính và các trung gian tài chính, mức độ hiệu lực và hiệu quả của các kênh truyền dẫn chính sách tiền tệ (CSTT) thay đổi theo thời gian. Kênh lãi suất thường là kênh truyền dẫn quan trọng nhất tại các quốc gia phát triển với thị trường tài chính hiện đại; ngược lại, kênh tín dụng, kênh tỷ giá và gần đây nhất là kênh chấp nhận rủi ro là các kênh chủ đạo tại các quốc gia đang phát triển (Hà Thị Sáu, 2014).
Cho tới nay, nhiều nghiên cứu định lượng đã chỉ ra rằng ngoài lãi suất, các yếu tố trễ khác như sản lượng, doanh thu và dòng tiền mới là các nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất tới đầu tư và tiêu dùng (Boldin, 1994; Chirinko, 1993). Theo Bernanke và Gertler (1995),
CSTT tỏ ra thiếu hiệu quả trong việc làm giảm lãi suất trung dài hạn, đặc biệt là lãi suất thực, vốn đóng vai trò quan trọng trong quyết định đầu tư vào các tài sản dài hạn của các chủ thể kinh tế. Mối quan hệ mờ nhạt giữa lãi suất và đầu tư vào tài sản dài hạn được chỉ ra từ nhiều nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm đã dẫn đến nhiều quan điểm nghiên cứu mới về truyền dẫn CSTT vào những năm đầu của thập niên 1990. Bernanke và Gertler (1995) đã đề xuất kênh tín dụng credit channel) đại diện cho một nhóm các nhân tố có tác dụng khuếch đại và lan truyền tác động của CSTT tới các biến số vĩ mô thông qua hai kênh truyền dẫn là bảng cân đối tài sản của người đi vay và khả năng cấp tín dụng của hệ thống ngân hàng.
Kênh truyền dẫn qua bảng cân đối tài sản của người đi vay cho rằng CSTT thắt chặt ảnh hưởng trực tiếp làm chi phí lãi vay tăng, giảm lợi nhuận, dòng tiền, giá trị tài sản thế chấp và giá trị ròng của doanh nghiệp. Ngoài ra, ảnh hưởng gián tiếp do nhu cầu đối với hàng Chính sách & thị trường tài chính - tiền tệ
hóa và dịch vụ giảm khiến doanh thu sụt giảm, hàng tồn kho ứ đọng, khoản phải thu trả chậm… cũng tác động tới tình hình tài chính của các chủ thể sản xuất kinh doanh trong nền kinh tế. Hệ quả là nhu cầu vay vốn để tiến hành đầu tư của doanh nghiệp bị hạn chế đáng kể. Đáng chú ý, trong điều kiện bảng cân đối tài sản của các chủ thể vay vốn là lành mạnh thì việc tăng mặt bằng lãi suất- hệ quả của việc thắt chặt tiền tệ của ngân hàng trung ương (NHTW)- ảnh hưởng của CSTT là không đáng kể. Tuy nhiên, vẫn mức tăng lãi suất đấy nhưng trong điều kiện tình hình tài chính của các chủ thể vay vốn đang suy yếu và cơ cấu vốn ở mức độ rủi ro cao thì CSTT có tác động rất mạnh. Như vậy, kênh truyền dẫn thông qua bảng cân đối tài sản có hàm ý rằng tác động của CSTT là không cân xứng và không tuyến tính. Điều này giải thích mối liên hệ yếu giữa lãi suất và đầu tư, tiêu dùng đã được nhiều nghiên cứu chỉ ra cũng như khẳng định lập luận tác động của CSTT tới lãi suất là quan trọng; tuy nhiên, tác động của lãi suất tới tình hình tài chính và nhu cầu vay mượn của các chủ thể kinh tế mới là nhân tố dẫn tới tầm quan trọng của lãi suất.
Kênh truyền dẫn thông qua khả năng cấp tín dụng của ngân hàng cho rằng khi NHTW thực hiện CSTT thắt chặt như tăng tỷ lệ dự trữ bắt buộc, hút tiền về thông qua nghiệp vụ thị trường mở, khả năng cấp tín dụng của hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) có xu hướng giảm (do lượng tiền gửi huy động giảm xuống, buộc các TCTD phải giảm quy mô tín dụng).
Ngoài ra, các TCTD có quy mô nhỏ, tình hình tài chính yếu, tỷ lệ tài sản có tính lỏng thấp sẽ chịu tác động lớn hơn là nhóm TCTD lớn, tình hình tài chính ổn định, tỷ lệ tài sản có tính lỏng cao trước các cú sốc thắt chặt CSTT. Ảnh hưởng từ những chính sách thắt chặt tiền tệ của NHTW và các cú sốc tiêu cực khác từ nền kinh tế sẽ khiến cho TCTD phải đối mặt với những vấn đề thanh khoản sụt giảm, rủi ro tín dụng tăng cao, nợ xấu phát sinh, sự tăng cường thanh tra, giám sát của cơ quan quản lý… dẫn đến mong muốn cũng như khả năng cấp tín dụng giảm.
2. Xây dựng mô hình
Kể từ những năm 1990, mô hình VAR dạng rút gọn và phân rã Cholesky được sử dụng khá phổ biến trong nghiên cứu về truyền dẫn CSTT. Tuy nhiên,
phương pháp này không được dựa trên một nền tảng lý thuyết kinh tế vững chắc do phân rã Cholesky giả định một cú sốc của một biến số không ngay lập tức ảnh hưởng tới các biến số đứng trước nó trong thứ tự phân rã Cholesky nhưng lại có ảnh hưởng trễ. Vì vậy, kết quả của mô hình VAR thường rất nhạy cảm với việc sắp xếp thứ tự các biến trong mô hình. Để khắc phục nhược điểm này, mô hình SVAR được sử dụng để nhận diện các cú sốc tiền tệ dựa trên nền tảng lý thuyết kinh tế vững chắc hơn. Việc áp đặt các mối tương tác giữa các biến số trong mô hình là nhằm phản ánh những hành vi của NHTW và các nguyên lí kinh tế vĩ mô căn bản.
Trên cơ sở đó, nhóm tác giả xây dựng mô hình SVAR với trễ p có dạng như sau: (1)
Trong đó: yt là vector 7×1 các biến số vĩ mô yt= (oil.pricet, fed.fund.ratet, gdpt, cpit, interest.ratet, domestic.creditt, exchange.ratet); A0 là ma trận 7×7 phản ánh mối quan hệ tức thời giữa các biến trong vector yt; εt là vector các cú sốc cấu trúc với E(εt)=
0; E(εt εs’)= Ikhi s= t và E(εt εs’)=0 khi s ≠ t. Ma trận A0-1 mô tả cú sốc cấu trúc tác động tới yt có dạng như sau:
Nhân cả hai vế của phương trình (1) với A0-1 ta được: (2)
Trong đó: β = A0-1α; Φi = A0-1Ai; ut = A0-1εt. Xuất phát từ thực tế Việt Nam là một nền kinh tế nhỏ với độ mở kinh tế lớn, ngoài những biến số vĩ mô trong nền kinh tế, nhóm tác giả bổ sung thêm các biến số phản ánh các cú sốc bên ngoài như giá dầu thế giới và lãi suất qua đêm của Mỹ. Các biến số trong mô hình gồm: Giá dầu thô West Texas Intermediate (USD/thùng) (oil), lãi suất qua đêm
của Mỹ (ffr), tổng sản phẩm quốc nội (gdp), chỉ số giá tiêu dùng (cpi), lãi suất ngắn hạn 3 tháng các ngân hàng thương mại (int), tín dụng đối với nền kinh tế (cre), và tỷ giá giao dịch các ngân hàng thương mại (exe).
Giá dầu thô và lãi suất qua đêm của Mỹ là các biến đại diện cho cú sốc từ bên ngoài nền kinh tế. Giá dầu thô giúp làm giảm hiện tượng “price puzzle”
trong các mô hình VAR khi giá cả thường có xu hướng tăng lên trước các cú sốc thắt chặt CSTT (Christiano và các cộng sự, 1998; Brischetto và Voss, 1999; Dungey và Pagan, 2000; Suzuki, 2004).
Hơn nữa, Việt Nam là nước có độ mở kinh tế cao, dựa nhiều vào nhập khẩu cho tiêu dùng trong nước và làm nguyên liệu đầu vào cho hoạt động xuất khẩu nên nền kinh tế khá nhạy cảm với biến động giá cả năng lượng. Giá dầu thô được xếp đầu tiên trong số các biến do giá dầu thô ít bị ảnh hưởng tức thời từ các cú sốc khác trong khi nó lại có ảnh hưởng tức thời tới các biến số khác trong mô hình. NHTW thu thập và xử lý thông tin trước khi đưa ra quyết định điều hành CSTT nên biến lãi suất qua đêm của Mỹ được đưa vào mô hình để tách các cú sốc bắt nguồn từ chính sách tiền tệ bên ngoài (Brischetto và Voss, 1999; Kim và Roubini, 2000). Giá dầu thô được đưa vào phương trình lãi suất qua đêm của Mỹ nhằm phản ánh việc Cục dự trữ liên bang Mỹ sẽ thắt chặt CSTT trước áp lực lạm phát từ
biến động giá dầu.
Đối với khu vực trong nước, dòng thứ ba và thứ tư mô tả sự cân bằng của thị trường hàng hóa. Việc ấn định các phần tử bằng 0 trong hai dòng này phản ánh tính chất cứng nhắc của giá cả (Elbourne và de
Haan, 2006). Theo Kim và Roubini (2000), các biến số tổng sản phẩm quốc nội và giá cả không chịu tác động từ các biến số vĩ mô trừ giá dầu thô. Tín dụng, lãi suất và tỷ giá không tác động tới nền kinh tế thực và giá cả ngay tức thời mà có độ trễ.
Giá cả phản ứng tức thời trước cú sốc thu nhập và giá dầu thô.
Dòng thứ năm mô tả phản ứng của CSTT được dựa trên thông tin về giá cả, sản lượng của nền kinh tế, và tỷ giá. Theo đuổi cả ba mục tiêu là ổn định giá cả, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và duy trì cam kết tỷ giá trong một cơ chế tỷ giá tương đối cứng nhắc nên Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) sẽ có xu hướng điều hành CSTT phản ứng lại trước ba cú sốc kể trên. Hơn nữa, với tần suất dữ liệu theo quý, NHNN có đủ thông tin để đưa ra quyết định về điều hành CSTT. Tín dụng phản ứng đồng thời với biến lãi suất và sản lượng của nền kinh tế dựa trên giả định đây là hai biến số phản ánh cầu và cung tín dụng.
Dòng thứ bảy được xây dựng trên cơ sở lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá trên thị trường ngoại tệ.
Được coi như là một biến số tài chính, tỷ giá phản ứng ngay lập tức trước các cú sốc khác bên ngoài và bên trong nền kinh tế (Kim và Roubini, 2000;
Elbourne và de Haan, 2006).
Để đo lường vai trò của kênh tín dụng, nhóm tác giả sử dụng phương pháp “shutdown” được đề xuất bởi Ramey (1993). Phương pháp này cho phép loại bỏ một kênh truyền dẫn của CSTT ra khỏi mô hình nhằm đánh giá mức độ đóng góp của kênh truyền dẫn này trong việc truyền dẫn tác động từ CSTT tới các biến số vĩ mô của nền kinh tế như sản lượng Phương trình (2) trở thành mô hình VAR dạng rút gọn với ut là vector sai số
dạng sau:
và lạm phát. Đơn cử như trong trường hợp này, so sánh hàm phản ứng giữa mô hình gốc và mô hình mà biến tín dụng được đưa làm biến ngoại sinh sẽ cho phép đánh giá mức độ đóng góp của kênh tín dụng. Phương pháp này đã được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng như Morsink và Bayoumi (2001), Disyatat và Vongsinsirikul (2003), và Perera và Wickramanayake (2013).
3. Dữ liệu và kiểm định mô hình
Các biến số trong mô hình bao gồm: Giá dầu thô West Texas Intermediate (USD/thùng) (oil), lãi suất qua đêm của Mỹ (ffr) được lấy từ website research.
stlouisfed.org của Ngân hàng Dự trữ Liên bang Mỹ St.Louis; tổng sản phẩm quốc nội (gdp) theo giá so sánh, chỉ số giá tiêu dùng (cpi) năm gốc 2005 được lấy từ Tổng cục Thống kê; lãi suất ngắn hạn 3 tháng các ngân hàng thương mại (int), tín dụng đối với nền kinh tế (cre), và tỷ giá giao dịch các ngân hàng thương mại (exe) vào cuối quý được lấy từ Thống kê Tài chính Quốc tế, Quỹ Tiền tệ Quốc tế.
Chuỗi số liệu nghiên cứu được lấy theo tuần suất quý từ quý 1 năm 2000 đến quý 4 năm 2014. Các số liệu, ngoại trừ lãi suất qua đêm của Mỹ và lãi suất ngắn hạn của Việt Nam ở dạng %, đều được chuyển sang dạng logarít. Để loại bỏ yếu tố mùa vụ ra khỏi dữ liệu của mô hình, phương pháp Census X12 được áp dụng với tất cả các biến.
Kiểm định tính dừng Augmented Dickey-Fuller cho thấy lãi suất qua đêm Mỹ và lãi suất ngắn hạn Việt Nam dừng trong khi các biến số khác không dừng, chỉ dừng sau khi lấy sai phân bậc nhất. Kết quả này đặt ra hai lựa chọn, hoặc là ước lượng mô hình VAR với các biến số được chuyển sang dạng sai phân bậc nhất hoặc là
ước lượng mô hình VAR với các biến số được giữ nguyên.
Mặc dù có sự đánh đổi giữa sự giảm đi tính hiệu
quả trong VAR giữ nguyên các biến số và thông tin dài hạn trong VAR lấy sai phân bậc nhất, việc xây dựng mô hình VAR dựa trên các mối quan hệ kinh tế (như trường hợp ở đây là truyền dẫn CSTT) ưu tiên lựa chọn phương án thứ nhất (Sims, Stock và Watson, 1990; Lutkpohl và Reimers, 1992).
Các tiêu chuẩn Sequential modified LR, Final prediction error, Akaike information criterion, Schwarz information criterion và Hannan- Quinn information criterion được sử dụng để xác định độ trễ tối ưu cho cả hai mô hình. Tiêu chuẩn LR, FPE và AIC đề xuất độ trễ tối ưu là 3 quý, tiêu chuẩn SC đề xuất độ trễ tối ưu là 1 quý, tiêu chuẩn HQ đề xuất độ trễ tối ưu là 2 quý. Tham khảo các nghiên cứu về truyền dẫn CSTT sử dụng dữ liệu tần suất theo quý như Ramaswamy và Sloek (1997), Disyatat và Vongsinsirkul (2003), độ trễ 2 quý được lựa chọn.
Kiểm định nghiệm đơn vị cho các nghiệm đều nhỏ hơn 1, đồng nghĩa với việc mô hình ổn định về mặt thống kê.
Ma trận A0-1 áp đặt giá trị 0 cho 26 phần tử ai,j, vượt quá số lượng áp đặt giá trị 0 tối thiểu là (n2-n)/2=
(72-7)/2= 21. Trong trường hợp mô hình SVAR xảy ra hiện tượng over identified, Likelihood Ratio test được sử dụng để xem xét liệu giả thuyết H0: “cấu trúc mô hình được chấp nhận” có bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5% hay không. Các giá trị p-value của hai mô hình lần lượt là 0,3686 và 0,3464 cho thấy giả thuyết H0 không bị bác bỏ.
4. Kết quả mô hình
Nhóm tác giả sử dụng hàm phản ứng để đánh giá mức độ truyền dẫn CSTT qua kênh tín dụng. Hàm phản ứng của tổng sản phẩm quốc nội trước cú sốc Đồ thị 1. Hàm phản ứng của tổng sản
phẩm quốc nội trước cú sốc lãi suất Đồ thị 2. Hàm phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng trước cú sốc lãi suất
Nguồn: Tính toán của tác giả
lãi suất cho thấy lãi suất tăng làm giảm tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội từ quý thứ 2. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng trong quý thứ 2 là không đáng kể mà mạnh dần từ quý thứ 3 trở đi, cho thấy CSTT thắt chặt sẽ cần một độ trễ hiệu quả nhất định để làm giảm tốc độ tăng trưởng. Hàm phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng trước cú sốc lãi suất cho thấy lãi suất tăng làm giảm chỉ số giá tiêu dùng ngay từ quý đầu tiên, dù ở mức độ rất thấp. Cũng gần giống như phản ứng của tổng sản phẩm quốc nội, phải đến quý sau đó, mức độ ảnh hưởng của lãi suất mới tăng dần và đạt mức cao nhất vào quý thứ 5. Hai kết quả này phù hợp với lý thuyết kinh tế rằng tăng lãi suất sẽ làm giảm tổng cầu qua thời gian và từ đó, giảm sản lượng và tỷ lệ lạm phát trong nền kinh tế.
Hàm phản ứng của lãi suất trước cú sốc tổng sản phẩm quốc nội cho thấy phải đến 7 quý, CSTT mới có động thái phản ứng lại trước sự gia tăng đột ngột trong sản lượng của nền kinh tế. Trái lại, hàm phản ứng của lãi suất trước cú sốc chỉ số giá tiêu dùng cho thấy CSTT phản ứng khá nhanh với cú sốc lạm phát. Điều này cho thấy lãi suất được tiếp tục giảm
xuống để thúc đẩy nền kinh tế tăng trưởng trong bối cảnh lạm phát vẫn được duy trì ở mức cho phép thay vì phản ứng kiềm chế tăng trưởng nhanh để bảo đảm ổn định giá cả. Chỉ khi lạm phát tăng cao, lãi suất mới được điều chỉnh tăng nhằm kiềm chế đà tăng của nó, cho thấy CSTT có xu hướng theo đuổi mục tiêu tăng trưởng.
Hàm phản ứng của lãi suất trước cú sốc tín dụng cho thấy lãi suất khá nhạy cảm với sự tăng trưởng đột biến của tín dụng. Kể từ khi xảy ra cú sốc tín dụng, phải đợi đến quý thứ 2, CSTT mới có phản ứng lại bằng việc tăng lãi suất và đạt ảnh hưởng lớn nhất vào quý thứ 4. Hàm phản ứng của lãi suất trước cú sốc tỷ giá cho thấy phản ứng của CSTT là khá nhanh và mạnh ngay trong quý đầu tiên nhằm tạo ra sự chênh lệch giữa lãi suất nội tệ và ngoại tệ. Sự chênh lệch lãi suất này có tác dụng khuyến khích dòng vốn nước ngoài chảy vào trong nước (ngược lại, hạn chế dòng vốn nước ngoài chảy từ trong nước ra) cũng như khuyến khích các chủ thể kinh tế nắm giữ đồng nội tệ, từ đó làm giảm áp lực tỷ giá tăng.
So sánh hàm phản ứng của tổng sản phẩm quốc nội trước cú sốc lãi suất trong trường hợp có kênh tín dụng và không có kênh tín dụng cho thấy trong
trường hợp thứ nhất, CSTT phát huy hiệu quả ngay từ quý thứ 2 trong khi trường hợp thứ hai, phải đến quý thứ 3, lãi suất mới Nguồn: Tính toán của tác giả
Đồ thị 3. Hàm phản ứng của lãi suất
trước cú sốc tổng sản phẩm quốc nội Đồ thị 4. Hàm phản ứng của lãi suất trước cú sốc chỉ số giá tiêu dùng
Đồ thị 5. Hàm phản ứng của lãi suất
trước cú sốc tín dụng Đồ thị 6. Hàm phản ứng của lãi suất trước cú sốc tỷ giá
Nguồn: Tính toán của tác giả
làm giảm tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội.
Ngoài ra, phản ứng của tổng sản phẩm quốc nội trước cú sốc lãi suất trong trường hợp
có kênh tín dụng mạnh và dai dẳng hơn (tác động mạnh nhất vào tháng thứ 8, sau đó giảm dần) so với trường hợp không có kênh tín dụng (tương ứng là tháng thứ 7).
Hàm phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng trước cú sốc lãi suất trong hai trường hợp có kênh tín dụng và không có kênh tín dụng cho thấy kênh tín dụng phát huy ảnh hưởng rõ rệt từ quý thứ 3 đến quý thứ 6. Tuy nhiên, tác động của CSTT tới chỉ số giá tiêu dùng kết thúc sớm hơn trong trường hợp có kênh tín dụng. Điều này cho thấy sự dai dẳng của lạm phát đòi hỏi phản ứng của CSTT phải sớm và mạnh mẽ thì mới phát huy hiệu quả.
5. Kết luận
Thông qua sử dụng mô hình SVAR cho thực tiễn Việt Nam, bài nghiên cứu đi đến nhận định có sự tồn tại và khẳng định tầm quan trọng của kênh tín dụng trong truyền dẫn CSTT tới nền kinh tế. Kênh tín dụng phát huy hiệu quả truyền dẫn sẽ khuếch đại nhanh và mạnh những thay đổi trong điều hành CSTT của NHNN tới nền kinh tế. Do vậy, nếu như vai trò của kênh tín dụng bị mờ nhạt hoặc có phản ứng tiêu cực xuất phát từ sự yếu kém của kênh truyền dẫn này thì những nỗ lực điều chỉnh lãi suất thị trường của NHNN nhằm hướng tới các mục tiêu của CSTT (như thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và duy trì tỷ lệ lạm phát ổn định) sẽ bị giảm đi đáng kể. ■ Đồ thị 7. Hàm phản ứng của tổng sản
phẩm quốc nội trước cú sốc lãi suất trong trường hợp có kênh tín dụng và không có
kênh tín dụng
Đồ thị 8. Hàm phản ứng của chỉ số giá tiêu dùng trước cú sốc lãi suất trong trường hợp có kênh tín dụng và không có
kênh tín dụng
Nguồn: Tính toán của tác giả
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Bernanke, B. Và Gertler, M., 1995, Inside the black box: The credit channel of monetary policy transmission, Journal of Eco- nomic Perspective, Vol. 9, pp. 27-48.
2. Boldin, M., 1994, Econometric analysis of the recent downturn in housing: Was it a credit crunch?, Federal Reserve Bank of New York.
3. Brischetto, A. And Voss, G., 1999, A structural vector autoregression model of monetary policy in Australia, Reserve Bank of Australia Discussion Paper No 1999.
4. Chirinko, R., 1993, Business fixed investment spending: A critical survey of modeling strategies, empirical results, and policy implications, Journal of Economic Literature, Vol. 31, pp. 1875-1911.
5. Disyatat, P. And Vongsinsirikul, P., 2003, Monetary policy and the transmission mechanism in Thailand, Journal of Asian Eco- nomics, Vol. 14, pp. 389-418.
6. Dungey, M. And Pagan, A., 2000, A structural VAR model of the Australian ecsonomy, Economic Record, 76(235), pp 321–342.
7. Elbourne, A., and de Haan, J., 2006, Financial structure and monetary policy transmission mechanism in transition countries.
Journal of Comparative Economics, 34 (1), pp 1-23.
8. Hà Thị Sáu, 2014, Nghiên cứu cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ qua kênh chấp nhận rủi ro của các tổ chức tín dụng: Kinh nghiệm quốc tế và gợi ý chính sách cho Việt Nam, Đề tài NCKH cấp Ngành.
9. Kim, S. And Roubini, N., 2000, Exchange rate anomalies in the industrial countries: a solution with a structural VAR approach, Journal of Monetary Economics, Vol. 45(3), pp. 561–586.
10. Lutkpohl, H. And Reimers, H. E., 1992, Impulse response analysis of cointegrated systems, Journal of Economic Dynamics and Control, Vol. 16, pp. 53-78.
11. Morsink, J. And Bayoumi, T., 2001. A peek inside the black box: The monetary policy transmission mechanism in Japan. IMF Staff paper.
12. Perera, A. And Wickramanyake, J., 2013, Monetary transmission in the emerging country context: The case of Srilanka, Central bank of Srilanka International Research conference 2013, pp. 1-80.
13. Ramaswamy, R. And Sloek, T., 1997, The real effects of monetary policy in the European Union: What are the differences? IMF
Staff Papers.
14. Ramey, V., 1993, How important is the credit channel in the transmission of monetary policy? Carnegie-Rochester Conference Series on Public policy, Vol. 39, pp. 1-45.
15. Sims, C, A., Stock, J, H. And Watson, M, W., 1990, Inference in linear time series models with some unit roots, Econometrica, Vol. 58, pp. 113 – 144.
16. Suzuki T., 2004, Is the lending channel of monetary policy dominant in Australia, Economic Record, Vol. 80(249), pp. 145–156.
SUMMARY
Empirical studies of monetary policy transmission through credit channel in Vietnam
This paper employed open-economy structural vector autoregressive model to evaluate monetary policy transmission through credit channel in Vietnam. Using quarterly data from 1/2000 to 4/2014, impulse response function shows that monetary policy management was likely to reponse more slowly to output than inflation. Comparing impulse response function of output and inflation to innovation of interest rate concludes that monetary policy transmission will be more rapid and effective in presence of credit channel.
THÔNG TIN TÁC GIẢ Chu Khánh Lân, Thạc sĩ
Nơi công tác: Viện Nghiên cứu Khoa học Ngân hàng, Học viện Ngân hàng
Tạp chí tiêu biểu có bài viết đăng tải: Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, Tạp chí Ngân hàng, Tạp chí Nghiên cứu và Phát triển
Email: [email protected] Hà Quốc Tuấn, Thạc sĩ
Nơi công tác: Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn Hà Nội Email: [email protected]
nước Việt Nam cũng hết sức cần thiết, cụ thể là:
Thứ nhất, Chính phủ cần chỉ đạo thực hiện quyết liệt chủ trương, chính sách về tự chủ tài chính của các cơ quan nghiên cứu ở Việt Nam (ngoại trừ các chương trình nghiên cứu thuộc các lĩnh vực liên quan đến an ninh, quốc phòng... được quy định tại Nghị định số 16/2015/NĐ-CP của Chính phủ về cơ chế tự chủ của đơn vị sự nghiệp công lập, đặc biệt là tự chủ về tài chính) nhằm khẳng định sự gắn kết các cơ quan nghiên cứu và doanh nghiệp, đơn vị sử dụng kết quả nghiên cứu cũng như tính ứng dụng của các nghiên cứu. Năng lực quản lý các dự án R&D vì thế sẽ được nâng cao về tính chuyên nghiệp, mang tính thị trường và phát triển bền vững.
Thứ hai, Việt Nam xem xét thực hiện ưu đãi về thuế thu nhập (thuế suất 0%) đối với các khoản đầu tư tín dụng của ngân hàng đối với các dự án R&D cho lĩnh vực nông nghiệp ở Việt Nam, tạo điều kiện cho việc hỗ trợ lãi suất đối với các khoản đầu tư tín dụng này.
Thứ ba, Việt Nam cần tiếp tục tăng quy mô và sử dụng hiệu quả đầu tư công trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học. Những nước có nền nông nghiệp phát triển gần với Việt Nam đều có các mức đầu tư công tăng theo thời gian để có thể thành công hơn trong
tiếp theo trang
33
hoạt động R&D ở lĩnh vực nông nghiệp. Vì vậy, Việt Nam tiếp tục thực hiện chính sách này, trong đó chú trọng thích đáng cho tính ứng dụng và hiệu quả nghiên cứu.Thứ tư, ứng dụng công nghệ thông tin trong việc hỗ trợ thông tin và quản lý các hoạt động thuộc chuỗi giá trị sản xuất nông nghiệp ở các cấp độ. Việt Nam cần có quy hoạch và triển khai hệ thống thông tin thống nhất để có thể hỗ trợ tốt cho sản xuất nông nghiệp cũng như làm căn cứ cho việc ra quyết định đầu tư tín dụng cho hoạt động R&D trong lĩnh vực này của các ngân hàng.
Trong phạm vi bài viết này, tác giả mong muốn chia sẻ ý kiến về việc tìm kiếm nguồn lực tài chính từ các ngân hàng cho hoạt động R&D trong lĩnh vực nông nghiệp Việt Nam thời gian tới theo hướng đảm bảo nguyên tắc thị trường và yêu cầu phát triển bền vững. Những ý kiến đưa ra của tác giả dựa vào việc tìm hiểu kinh nghiệm một số quốc gia và thực tiễn Việt Nam. ■
