GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo Pass-through of external shocks along the pricing chain Phương pháp ước lượng bảng cho khu vực Châu Âu Bettina Landau & Frauke Skudelny April 2008 Abstract: Trong bản nghiên cứu này, tác giả nghiên cứu sự truyền dẫn của giá hàng hóa và cú sốc tỷ giá đến các thành phần chính của giá sản xuất và giá tiêu dùng trong một bảng dữ liệu của các biến. Do đó họ liên kết sự biến động của giá tại những khu vực sản xuất khác nhau như cách thức mà một công ty định giá sản phẩm bằng cách kiểm tra trên chi phí sản xuất. Kết quả thực nghiệm tiết lộ các mối liên hệ đáng kể giữa những giai đoạn giá khác nhau ở khu vực Châu Âu. Kết quả tổng thể là khoảng phù hợp với dữ liệu và cung cấp cái nhìn sâu sắc vào các hiệu ứng ở các chuỗi sản xuất khác nhau . Giá hàng hóa phi năng lượng xuất hiện như là một yếu tố quyết định giá cả ở khu vực Châu Âu. Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 1 GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo 1. Introduction Kể từ khi bắt đầu giai đoạn III của Liên minh tiền tệ Châu Âu vào 01/1999, khu vực Châu Âu đã chịu một những cú sốc lớn như sự tăng giá dầu, sự biến động trong tỷ giá, gần đây nhất là sự gia tăng mạnh mẽ giá cả hàng hóa phi dầu mỏ. Như thế ngoài những điều khác, những biến động nói chung có thể được dự kiến sẽ tác động lên sự phát triển giá. Cho đến nay, những nghiên cứu lý thuyết đã nghiên cứu những tác động của tỷ giá và giá dầu như là một nhân tố hàng đầu đến lạm phát ở Châu Âu hoặc một số lượng lớn quốc gia ở Châu Âu (ví dụ như Gagnon và Ihrig (2001), Choudhri et al. (2002), Choudhri và Hakura, (2002), Hüfner và Schröder (2002), Campa và Gonzales Minguez (2002), McCarthy (2000) và Bailliu và Fujii (2004). Mục đích của bài nghiên cứu này là để phân tích bằng bảng thuộc tính sự truyền dẫn của những cú sốc bên ngoài (biến động trong giá hàng hóa và tỷ giá) đến các thành phần chính của chỉ số giá sản xuất (PPI) và Chỉ số giá tiêu dùng (hay chỉ số giá lạm phát HICP) ngoại trừ năng lượng và sản phẩm chưa chế biến. Theo lý thuyết, chúng ta kiểm tra sự liên kết những chuyển động trong giá cả tại những khu vực khác nhau trong sản xuất, tức là một công ty định giá sản phẩm dựa trên chi phí sản xuất. Do đó, với mức lợi nhuận cố định, sự gia tăng giá cả của nguyên vật liệu đầu vào sẽ đẩy chi phí tăng, dẫn đến công ty tăng giá sản phẩm của nó. Vì vậy, nói chung mối liên kết tự nhiên giữa chuyển động giữa giá nhiên liệu và tỷ giá, giá sản xuất và giá tiêu dùng luôn tồn tại. Vậy nên, có một sự thiết lập cơ bản chỉ ra ảnh hưởng của chuỗi giá cả theo sự quan hệ bằng bảng dưới đây: Bảng 1 Mối liên hệ có thể có giữa các biến giá cả Biến nội sinh PPI_ENE PPI_INT PPI_CONS HICP_FDPR HICP_NEIG HICP_SERV Biến ngoại sinh NEER COMENE COMFD COMIRM VAT ULC YGAP EXTRA_O PEN ENETAX x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Biến nội sinh PPI_ENE PPI_INT PPI_CONS HICP_FDP R HICP_NEI G HICP_SER V x x x x x x x x x x x x x x x x x x Trong đó: NEER: tỷ giá hối đoái danh nghĩa đa phương của đồng euro; COMENE: giá dầu bằng đồng euro; COMFD: giá thực phẩm bằng đồng usd COMIRM: giá nguyên liệu đầu vào bằng usd VAT: thuế giá trị gia tăng ULC: chi phí lao động YGAP: output gap Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 2 GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo EXTRA_OPEN: extra-euro area trade openness; ENETAX: thuế năng lượng PPI_ENE: PPI năng lượng; PPI_INT: PPI hàng hóa trung gian PPI_CONS: PPI hàng tiêu dùng HICP_FDPR: HICP thực phẩm chế biến HICP_NEIG: HICP của hàng hóa phi năng lượng HICP_SERV: HICP dịch vụ Biến nội sinh (nhân tố PPI và HICPX), chi phí sản xuất được đại diện bởi tỷ giá, giá dầu và phi dầu mỏ và chi phí một đơn vị lao động (biến ngoại sinh). Để phản ánh các tính chất của giá cả, giá ngành tại thời điểm đầu của qui trình sản xuất cũng được hồi quy bao gồm trong chi phí sản xuất của giai đoạn sau. Điều này đồng nghĩa với PPI năng lượng được giải thích chỉ bởi biến ngoại sinh (và độ trễ của nó), trong khi còn có những biến ngoại sinh khác:  PPI hàng hóa trung gian (công nghiệp phụ trợ là ngành sản xuất các nguyên liệu đầu vào bao gồm hàng hóa trung gian và hàng hóa phục vụ quá trình sản xuất) được giải thích bởi PPI năng lượng  PPI hàng tiêu dùng được giải thích bởi PPI năng lượng và PPI hàng hóa trung gian  Tổng hợp thành phần của HICPX (chỉ số giá tiêu dùng điều hòa ngoại trừ năng lượng và thực phẩm chưa chế biến và các thành phần của nó được NHTW Châu Âu sử dụng) được giải thích bởi PPI năng lượng, PPI hàng trung gian và PPI hàng tiêu dùng. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa các thành phần của HICPX thì không được xem xét trong bài này. Mô hình cũng không xác định sự khác nhau giữa giá hàng hóa và dịch vụ ngay ban đầu mà chúng ta sẽ xem xét điều đó qua dữ liệu. Bởi vì chúng ta sẽ tập trung vào vấn đề sự truyền dẫn giá cả của hàng tiêu dùng, chúng ta sẽ phân tích PPI của tư liệu sản xuất. Hơn nữa, một cấu trúc trên đã thể hiện nhiều mối quan hệ quan trọng và phức tạp, chúng tôi không phân tích giá của khu vực nhập khẩu trong mô hình. Chúng tôi xem xét giá dầu và hàng hóa phi dầu mỏ một cách riêng biệt bởi vì chúng tôi cho rằng giá dầu có một tác động khác khác với tác động của giá hàng hóa phi dầu mở lên mô hình. Ngoài ra, giá dầu cũng là một thành phần chính quan trọng của PPI và HICP, trong khi đó giá hàng hóa phi dầu mỏ có thể là phù hợp hơn ở trong mô hình khác. Sự khác biệt giữa giá dầu và giá hàng hóa phi dầu mỏ cũng là vấn đề khá mới. Những biến chính được xem xét là giá sản xuất và giá tiêu dùng của khu vực Châu Âu. Biểu đồ 2 và 3 chỉ ra sự phát triển trong các thành phần chính của PPI (năng lượng, hàng hóa trung gian và hàng tiêu dùng) và HICPX (HICP ngoại trừ thực phẩm chưa chế biến và năng lượng và các thành phần chính của nó) Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 3 GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo Chart 1 Giá sản xuất (Tỷ lệ thay đổi hàng quý) Chart 2 Giá tiêu dùng (Tỷ lệ thay đổi hàng quý) Nguồn: Eurostat. PPENE: PPI năng lượng; PPINT: PPI hàng hóa trung gian; PPCONS: PPI hàng tiêu dùng Nguồn: Eurostat. CPFDPR: HICP thực phẩm chế biến; CPNEIG: HICP hàng hóa phi năng lượng; CPSERV: HICP dịch vụ; CPEX: HICP ngoại trừ thực phẩm chưa chế biến và năng lượng, là trọng số trung bình của 3 yếu tố ở trên mà sử dụng trọng số HICP Một cách rõ ràng từ mô hình mà lạm phát, cụ thể là trong mức độ tiêu dùng, giảm đáng kể trong thời gian chuẩn bị thành lập Liên minh tiền tệ Châu Âu nhưng lạm phát kể từ đó đã chịu rất nhiều cú sốc không ngừng và có chiều hướng gia tăng. Một trong những cú sốc đó, sự tăng giá năng lượng (giá dầu), dẫn đến sự tăng giá nhiều hơn trong PPI giá năng lượng, cùng những tác động tiếp theo của nó lên giá tiêu dùng và sản xuất phi năng lượng. Trong những năm gần đây, điều này còn được khuếch đại bởi sự tăng giá hàng hóa (biểu đồ 3), đặc biệt là giá nguyên liệu đầu vào, bởi nhu cầu quá lớn của thế giới, trong khi đồng euro cũng trải qua những biến động lớn (biểu đồ 4) Chart 3 Giá hàng hóa (Tỷ lệ thay đổi hàng quý ) Chart 4 Tỷ giá danh nghĩa đa phương (Tỷ lệ thay đổi hàng quý) Nguồn: HWWI Nguồn: ECB COMENE: giá hàng hóa năng lượng; NEER: tỷ giá danh nghĩa đa phương của đồng euro COMIRM: giá nguyên liệu đầu vào; COMFD: giá thực phẩm; tất cả thể hiện bằng đồng USD Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 4 GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo 2. Tổng quan những bài nghiên cứu trước đây: Nói chung, chỉ một vài nghiên cứu phân tích về chuỗi giá cả, tức là sự truyền dẫn những cú sốc thông qua chi phí sản xuất đến giá tiêu dùng (một trong những ví dụ hiếm hoi, Hahn (2003) và Faruqee (2004), cả hai đã tiến hành phân tích với phương pháp VAR). Và theo như tôi được biết, vẫn chưa có nghiên cứu nào xem xét sự truyền dẫn khuôn khổ chuỗi giá cả từ khu vực này qua khu vực khác (đặc biệt là sự khác biệt giữa khu vực giá hàng hóa và dịch vụ) Các câu hỏi giá khu vực Châu Âu như thế nào, giá tiêu dùng quan trọng nhất như thế nào, phản ứng với sự thay đổi giá dầu được phân tích chủ yếu trên bối cảnh mô hình kinh tế vĩ mô như mô hình Quest của Ủy ban Châu Âu (một công cụ dùng mô hình mô phỏng để phân tích những tác động của cải cách cơ cấu đến nền kinh tế và phản ứng của nó với một loạt những cú sốc bên ngoài) , mô hình Interlink của OECD (mô hình đánh giá các thuộc tính mô phỏng của OECD) và NiGEM (mô hình mô phỏng dựa trên sự tác động của giá cả, lãi suất và tỷ giá lên nhu cầu trong nước, xuất nhập khẩu ). những nghiên cứu gần đây cũng chứng minh khả năng thay đổi trong tác động của tỷ giá ( ví dụ Bussiere và Peltonen (2008), Campa and Goldberg (2006b) và Gagnon and Ihrig (2004)). 3. Data and estimation technique Chúng tôi sử dụng kỹ thuật ước lượng của bảng số liệu, dữ liệu thu thập của 10 khu vực quốc gia khu vực châu âu (Austria, Belgium, Germany, Spain, France, Greece, Italy, Luxembourg, the Netherlands and Portugal) cho mẫu cơ sở dữ liệu chéo. Bởi vì mẫu dữ liệu bao gồm hơn 95% của khu vực châu âu, có thể tính toán tham số truyền dẫn của mẫu tổng thể của khu vực châu Âu. Ước lượng mảng giúp cải tiến hiệu quả ước lượng tham số khi chúng ta có mẫu cơ sở đại diện tương đối cho hầu hết mảng dữ liệu và sử dụng nhiều ước lượng bằng phương pháp hồi qui mẫu. Ví dụ, những thành phần HICPX bắt đầu khoảng năm 1990 và ở đối với một vài quốc gia thì dữ liệu có sẵn là khá hạn chế. Chúng tôi sử dụng dữ liệu hàng quý được cung cấp kết quả tốt hơn. Dữ liệu được điều chỉnh theo mùa trên cơ sở của tiến trình ARIMA- X12 (phần mềm để phân tách tính mùa vụ ra khỏi chuỗi dữ liệu). Chúng ta kiểm định mô hình và đặc biệt ước lượng tham số cho biến trễ phụ thuộc để bảo đảm tính không đổi theo thời gian của tham số thống kê. Phân tích hồi qui đồng liên kết xem xét lí do của mẫu cơ sở bởi vì dữ liệu bảng là không cân bằng. Ngoài ra, chúng ta ước lượng phương trình bằng mô hình chuỗi thời gian và kiểm định tham số cho mô hình này. Phương trình này có mối liên quan mật thiết với PPI hàng tiêu dùng và các thành phần của HICPX nhưng ít liên quan hơn ở các thành phần khác của PPI. Khi chúng ta muốn đánh giá chuỗi giá cả trong một khuôn khổ thống nhất, chúng ta quyết định không khai thác thông tin ở cấp độ chuỗi dữ liệu theo thời gian của PPI. Khi chúng ta muốn ước lượng tham số đồng nhất qua các quốc gia, chúng ta cũng sử dụng thêm một biến trong giao dịch ngoại thương để nắm bắt sự truyền dẫn tỷ giá từ quốc gia này sang quốc gia khác. Ngoại thương được đo lường bởi tỷ lệ xuất khẩu ở khu vực đặc biệt của mỗi quốc gia với GDP thực. Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 5 GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo Bởi vì số lượng lớn những biến tham gia vào mô hình trên nên chúng ta không sử dụng mô hình hồi qui VAR mà sử dụng phương pháp ước tính phương trình duy nhất. Những biến và biến trễ của nó bao gồm trong mô hình cuối cùng cho mỗi biến giá cả được chọn lựa sử dụng tính xác suất của các hiệu ứng khác nhau trong phương pháp đặc biệt. Có nghĩa rằng chúng ta bắt đầu từ những mô hình bao gồm hầu hết những biến ngoại sinh và 4 biến trễ cho mỗi biến và loại dần dần những biến mà không có ý nghĩa thống kê hoặc có dấu hiệu đối lập trực giác. Tuy nhiên, độ trễ của biến phụ thuộc chúng ta giữ tất cả những biến trễ đủ lâu cho đến khi tránh được sự biến động qua lớn trong tính toán. Tiến trình này được lặp đi lặp lại cho đến khi tất cả các biến có ý nghĩa và chính xác. Một khi các tham số của mô hình cuối cùng đã được xác định, tác động cấp số nhân của tỷ giá và cú sốc giá cả được tính để đánh giá sự truyền dẫn của giá cả tại các giai đoạn khác nhau của chuỗi sản xuất. Sự tác động tịa những giai đoạn sớm hơn của chuỗi sản xuất được sử dụng như một mô hình đầu vào để tính toán tác động tại chu kỳ sau của công đoạn sản xuất. Ví dụ tác động cấp số nhân của cú sốc giá năng lượng lên PPI hàng trung gian được tính như là tác động trực tiếp của giá hàng hóa năng lượng lên PPI hàng trung gian công với ảnh hưởng gián tiếp của giá hàng hóa năng lượng lên PPI hàng trung gian thông qua PPI năng lượng 4. Estimation results Phương trình được ước lượng với những biến cố cố định. Bởi vì tất cả phương trình bao gồm những biến trễ phụ thuộc, những biến ước lượng có khuynh hướng có tương quan với những biến cố cố định. Nó cũng được nhắc đến trong lý thuyết sử dụng kỹ thuật ước lượng Arellano Bond (ước lượng GMM của phương trình vi phân). Tuy nhiên, Judson và Owen (1999) để chỉ ra độ nghiêng là nhỏ khi mẫu thời gian là lớn liên quan đến dữ liệu chéo. Theo kết quả với kích thước mẫu chỉ hơn 30 thì độ nghiêng là không đáng kể. Kích thước mẫu trong kiểm định chỉ khoảng hơn 50 quý là nhiều nhất, một số ngoại lệ là Portugal, the Netherlands và Luxemurg ( chỉ với giá năng lượng và giá sản xuất hàng hóa trung gian), vì vậy tác giả không sử dụng ước lượng Arellano-Bond. Mặc dù số lượng biến ngoại sinh là không đáng kể, ước lượng của sự truyền dẫn không bị ảnh hưởng bởi hệ số tương quan dương mạnh mẽ giữa biến ngoại sinh bởi vì có mối tương quan đồng thời khá nhỏ giữa chúng (xem bảng 2). Theo bảng 2, không có hệ số tương quan nào tren 0.5. hệ số tương quan cao nhất tồn tại giữa giá năng lượng và giá thàng hóa thực phẩm(0.41), tiếp theo là mối tương quan giữa giá thực phẩm và giá hàng nguyên liệu đầu vào(0.25). cả hai mối tương quan trên phản ánh 3 yếu tố dẫn dắt như là nhu cầu, năng lượng cao thỏa mãn cho ngành thực phẩm và ngành sản xuất nguyên liệu đầu vào. Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 6 GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo Bảng 2 Contemporaneous correlation across exogenous variables Độ trễ của sự lan truyền tác động giữa các biến Bảng 3 chỉ ra lý thuyết mối quan hệ nhân quả của phương trình trong ước lượng chuỗi giá cả là có ý nghĩa (các kết quả hồi qui có thể tham khảo ở phụ lục II). Những con số biểu thị độ trễ có ý nghĩa của mỗi biến. Ví dụ giá hàng hóa năng lượng (COMENE) là đáng kể trong phương trình của PPI năng lượng (độ trễ từ 0 đến 3) và PPI hàng hóa (độ trễ là 2), trong khi chúng có ảnh hưởng gián tiếp lên tất cả thành phần giá thông qua chuỗi giá cả. Điều này chỉ ra rằng hầu hết năng lượng nhập khẩu dường như được tác động toàn bộ ảnh hưởng của nó ngay từ khi ở thị trường châu âu trước khi đi vào trong giá thành sản phẩm tiêu dùng, sức ảnh hưởng hầu như khá lâu. Giá thực phẩm (COMFD) thích hợp với PPI hàng tiêu dùng và thành phần HICP thực phẩm chế biến, trong khi giá hàng hóa của nguyên liệu đầu vào có ảnh hưởng trực tiếp lên giá hàng hóa trung gian. Tỷ giá danh nghĩa đa phương là có ý nghĩa cho giá hàng tiêu dùng. Tất cả những phương trình bao gồm chi phí đầu vào (output gap) hay chi phí 1 đơn vị lao động (hay cả hai), với chi phí đầu vào rõ ràng có tác động nhỏ lên lạm phát (theo lý thuyết của Musso, Stracca và van Dijk(2009)). Mở cửa ngoại thương có thể ảnh hưởng giá cả của khu vực châu âu thông qua số lượng của các cửa ngỏ giao thương, do đó, chúng ta không tin tưởng vào các dấu hiệu của một biến. Một biến hóa ra là thuận (or dương) và có ý nghĩa trong phương trình của PPI năng lượng, trong khi nó nghịch (âm) và có ý nghĩa cho PPI hàng tiêu dùng, HICP thực phẩm chế biến và dịch vụ. Số âm chỉ cho thấy tác động giảm của toàn cầu hóa thông qua mở cửa ngoại thương trong giá cả khu vực châu âu. Tại cùng một thời điểm, sự tác động lên PPI năng lượng có thể cùng chiều bởi sự gia nhập của thị trường mới nổi trong thị trường thế giới có khuynh hướng kéo theo giá năng lượng cao hơn, cụ thể là dầu mỏ, do đó ảnh hưởng của PPI năng lượng dương. Cuối cùng, thuế năng lượng chỉ có ý nghĩa với PPI năng lượng. Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 7 GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo Bảng 3 Selected causalities between price variables Về độ trễ của nó, những kết quả ước lượng thì phù hợp với lý thuyết lạm phát quán tính trong khu vực châu âu (vd ASlvarez et al. (2006)), lý thuyết xuất phát từ IPN (tổ chức bao gồm các nhà kinh tế của ngân hàng châu âu và các ngân hàng trung ương của các nước ở châu âu). Bảng 4 cung cấp một cái nhìn tổng quan trên hệ số của các biến trễ phụ thuộc cho mỗi biến nội sinh. Tổng của các hệ số nhân ngắn hạn và dài hạn là tương đối nhỏ đối với PPI năng lượng, cho thấy có một chút tính quán tính trong các thành phần và sự thay đổi giá là khá thường xuyên. Tính quán tính gia tăng tại những giai đoạn sau của sản xuất, với lạm phát dịch vụ có quán tính cao nhất- độ trễ cao nhất (the lowest frequency of price changes). Tuy nhiên, kết quả ước lượng cho thấy lạm phát trong PPI hàng trung gian có tính quán tính khá tương tự với lạm phát quán tính của HICP hàng hóa phi năng lượng, (phần nào trái ngược với IPN) Bảng 4 Sum of lagged dependent variable from the panel estimation Chúng ta sử dụng kết quả để ước lượng tác động của cú sốc cho các biến ngoại sinh thông qua biến giá cả cá nhân (individual price). Để làm điều đó, chúng ta ước lượng các phương trình và dự báo 16 quý đầu cho toàn bộ biến giá cả, sử dụng biến dự báo từ những bước lan truyền trước trong chuỗi giá cả để dự báo sức lan tỏa ở đoạn cuối và giả định không có thay đổi nhiều trong biến ngoại sinh ngoại trừ những biến sốc dựa trên chu kỳ dự báo. Như kết quả, sức ảnh hưởng của các biến sốc cũng truyền dẫn gián tiếp trên chuỗi giá cả. Khi chúng ta quan tâm chủ yếu đến kết quả cho chung trên khu vực châu âu, chúng tôi đưa vào ước lượng hệ số trong bảng dữ liệu ở các quốc gia châu âu. Kết quả tác động số nhân với tỷ giá và giá hàng hóa cho 1 sự thay đổi khoảng 1% mỗi biến ( xem biểu đồ 5 đến 9) Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 8 GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo Biểu đồ 5 chỉ ra ảnh hưởng của của việc tăng 1% của tỷ giá danh nghĩa đa phương trên PPI năng lượng (PPENE), PPI hàng trung gian (PPINT), PPI hàng tiêu dùng (PPCONS) và biểu đồ bên phải là giá thực phẩm chế biến (CPFDPR), giá hàng hóa phi năng lượng (CPNEIG), và giá dịch vụ (CPSERV). Hơn nữa, chúng tôi chỉ ra rằng trung bình trọng số của các tác động lên thực phẩm chế biến, hàng hóa phi năng lượng và dịch vụ tức là HICP ngoại trừ thực phẩm chưa chế biến và năng lượng (CPEX). Kết quả là PPI năng lượng chịu tác động mạnh nhất, với 1% thay đổi thì PPI năng lượng biến đổi ngược chiều -0.47% sau 4 quý, kế đó là PPI của hàng hóa trung gian với -0.35% sau 5 quý và cuối cùng là PPI hàng tiêu dùng với -0.15% sau 8 quý. Biểu đồ 5: Impact multiplier of the exchange rate (deviation from baseline following 1% increase in effective exchange rate) Thời gian và sự truyền dẫn đến PPI hàng tiêu dùng và PPI năng lượng là tương tự với Hahn(2007), bà ấy nhận ra tác động -0.68 và -0.16 sau 8 quý đối với cả 2 nhân tố, đặc biệt, trong khi ảnh hưởng lên PPI hàng trung gian là khá thấp so với kết quả của cô ấy (-0.17 sau 8 quý). Kết quả của Bailliu và Fujii (2004) (với tác động dài hơn lên giá tổng giá thành sản xuất -0.28 đến -0.37), cũng phù hợp với kết quả của chúng tôi, trong khi Campa và González Misnguez (2006), Faruqee (2006) và Hahn (2003) nhấn mạnh đến những ảnh hưởng thấp hơn lên tổng giá thành sản xuất ở châu âu (-0.12, -0.17 và -0.06). Lưu ý rằng 4 nghiên cứu sau cũng bao gồm giá vốn trong toàn bộ chi phí mà đưa vào trong tính toán của nghiên cứu. Theo Hahn(2007), tỷ giá truyền dẫn đến giá vốn hàng tiêu dùng là khoản -0.04, nghĩa là ít hơn nhiều so với những gì ta nhận thấy trong những nhân tố khác. Choudri et al.(2002) ước lượng VAR cho các nước G7 không bao gồm US và nhận được mức truyền dẫn tỷ giá là -0.15 lên giá thành sản phẩm sau 10 quý. Với giá tiêu dùng, mức ảnh hưởng khá tương tự cho thực phẩm chế biến và giá hàng hóa phi năng lượng với ảnh hưởng khoảng -0.10% sau 16 quý, và nhỏ hơn một chút cho giá dịch vụ (khoảng 0.08%). Ảnh hưởng yếu hơn lên giá dịch vụ phản ánh mức nhập khẩu thấp hơn sự thỏa mãn của nhân tố này, cùng với chỉ số lao động cao hơn của nhân tố này. Sự truyền dẫn lên giá hàng tiêu dùng mất nhiều thời gian hơn cho PPI, với hầu hết những ảnh hưởng đến sau Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 9 GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo 3 năm. Trung bình trọng số của số nhân tác động của CPFDPR, CPNEIG và CPSERV (cũng là CPEX) nhận tác động khoảng -0.09% sau 16 quý. Mô phỏng mô hình kinh tế vĩ mô (NiGEM và Oxford Economic Forecast) trình bày một tác động 0.2 lên giá tiêu dùng từ sự việc giảm 1% của tỷ giá, tương tự như Campa và Goldberg (2006a), Bailliu và Fujii (2004), Gagnon và Ihrig (2004), Choudhri et al.(2002) và Choudhri và Hakura (2002) người mà tìm ra giá trị trung bình của sự truyền dẫn tác động dài hạn của tỷ giá lên giá tiêu dùng là 0.2 cho khu vực châu âu hay là những quốc gia phát triển. Trong khi đó, kết quả của Hufner và Schroder (2002) và Campa và González Misnguez (2006) là thấp hơn nhiều, với mức 0.04 và 0.05 tương ứng. Bởi vì chúng tôi ước lượng tác động lên HICP ngoại trừ năng lượng và thực phẩm thô, kết quả của chúng tôi chắc là hơi nhỏ hơn những lý thuyết, bởi sự tác động của tỷ giá thông qua chính giá dầu bằng đồng euro. Thực sự, Faruqee (2006) đã ước lượng sự ảnh hưởng của tỷ giá lên HICPX, nhận ra mức truyền dẫn là 0.02 sau 18 tháng, kết quả là quá thấp hơn so với kết quả của chúng tôi. Ngoài ra, có sự tranh luận về lý thuyết mà sự truyền dẫn của sự thay đổi tỷ giá đến giá tiêu dùng đã xuất hiệnkhá thấp vào những năm 1990, khi ngân hàng trung ương tập trung vào vấn đề giá cả ổn định nhiều hơn. Điều này cũng giải thích những ước lượng thấp hơn khi HICP chỉ bắt đầu vào những năm 1990. Ví dụ Gagnon và Ihrig (2004) nhận ra sự tác động truyền dẫn qua nhiều quý của 20 quốc gia thì trung bình khoảng 0.16 từ 1971 đến giữa những năm 80 do sự tỷ giá giảm, trong khi đó mức tác động giảm từ 0.05 từ giữa những năm 80 đến năm 2003, đó là do nhiều ngân hàng trung ương của các quốc gia tập trung gia tăng tính ổn định của giá. Điều này cũng được xác nhận bởi Choudri và Hakura(2002) những người cũng nghiên cứu và phát hiện ra tác động truyền dẫn của tỷ giá đến các quốc gia với môi trường lạm phát thấp. Ngoài ra, cạnh tranh gia tăng trong thị trường ngoại hối cần phải giữ giá cả có tính cạnh tranh trên thị trường, so đó tác động truyền dẫn giảm (Busière và Peltonen (2008) cũng nghiên cứu). Tuy nhiên, Campa và Goldberg (2006b) cho rằng sự truyền dẫn tỷ giá cũng gia tăng bởi sự mở rộng của việc nhập khẩu nguyên liệu đầu vào cho quy trình sản xuất sản phẩm và sự thay đổi trong chi tiêu lĩnh vực kỹ thuật thông tin (IT) và máy tính. Campa và Goldberg (2003) sử dụng các phương pháp khác nhau để đánh giá sự truyền dẫn tỷ giá trên nhiều nước công nghiệp phát triển. Nhân tiện tôi cũng nói họ sử dụng dữ liệu nhập khẩu từ bảng xuất nhập khẩu và phân phối biên để phân độ mức truyền dẫn của tỷ giá tiêu dùng. họ nhận ra tác động truyền dẫn là từ 0.13 đến 0.3 ở mỗi quốc gia, dựa trên giả định liên quan đến độ nhạy của của phân phối biên đến sự biến đổi của tỷ giá được sử dụng trong phân độ. Tính trung bình trọng số cho khu vực châu âu là khoảng từ 0.16 đến 0.25; con số này hơi cao hơn những gì chúng ta nhận thấy sự tác động trên HICPX. Với việc hoàn toàn sử dụng bảng input-output, bảng 5 biểu thị cho 3 thành phần PPI và tổng giá tiêu dùng, phần đầu vào nhập khẩu chia cho tổng đầu ra cho mỗi ngành (cột đầu tiên). Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 10 [...]... Nguyễn Khắc Quốc Bảo Những con số này lấy từ bảng input-output của Châu Âu năm 2000, gồm những nước Germany, France, Italy, the Netherlands, Austria, Finland, Belgium Cột thứ hai hiển thị tác động của việc giảm tỷ giá sau 4 năm, theo kết quả ước lượng của chúng tôi Tỷ lệ của yếu tố đầu vào trên tổng đầu ra giảm theo chuỗi sản xuất, nghĩa là sản xuất năng lượng cao nhất 34% và thấp nhất là giá tiêu thụ... Không như những mô hình khác, điểm đặc biệt của phương pháp này là chúng ta ước lượng tác động của hàng hóa năng lượng và phi năng lượng riêng biệt và chúng ta tiếp tục chia giá nguyên liệu và thực phẩm công nghiệp Điều này đặc biệt quan trọng trong phân tích chuỗi giá cả, bởi vì giá hàng hóa khác nhau sẽ tác động lên từng thành phần giá khác nhau Kết quả cho hàng thực phẩm được chỉ ra ở biểu đồ 7 Sự... như phạm vi trên tức không thể là truyền dẫn 100% Bảng 5 Imported input shares versus estimation results of a 1% NEER appreciation Về tác động của 1% gia tăng trong giá hang hóa năng lượng (xem biểu đồ 6), ngoại lệ cho tác động trực tiếp trên PPI năng lượng, ảnh hưởng là rất yếu Theo kết quả, lượng tác động đến sự gia tăng là khoảng 0.27% trên PPI năng lượng sau 4 quý, bằng 0.022% trên PPI hàng hóa trung... trên 3 năm Đây quả là cao đáng kể sao với mức 0.3% chúng ta nhận được cho việc tăng 50% giá năng lượng trên giá HICPX sau 4 năm, nhưng khoảng phù hợp với kết quả của chúng ta khi cho phép mức cộng từ 0.5% đến 1.0% do ảnh hưởng trực tiếp của năng lượng trên toàn bộ chỉ số HICP Nhìn vào kết quả từ các mô hình small-scale, Hahn (2003) cho rằng một sự tăng giá 50% lên giá dầu dẫn tới sự tăng giá 0.9% toàn... xuất, nghĩa là sản xuất năng lượng cao nhất 34% và thấp nhất là giá tiêu thụ sản phẩm cuối cùng Nó là phù hợp với chỉ số ước lượng tác động của sự truyền dẫn tỷ giá của chúng tôi (cao nhất cho giá sản xuất năng lượng và giảm theo chuỗi sản xuất) với những hệ số tương tự tỷ lệ trong bảng input-output Điều này có thể phản ánh vai trò của phân phối biên, cũng là sự khẳng định của Campa và Goldberg (2006)... quý), trong khi ảnh hưởng lên PPI hàng tiêu dùng là nhỏ hơn và tăng dần dần (0.03% sau 8 quý) và không có ảnh hưởng lên PPI năng lượng Trên phương diện giá tiêu dùng ảnh hưởng là mạnh nhất cho thực phẩm chế biến (0.23% sau 16 quý), và hơi nhỏ hơn cho giá hàng hóa phi năng lượng (0.016% sau 16 quý), và dịch vụ (0.009% sau 16 quý) Hầu hết những ảnh hưởng thẩm thấu vào chúng là sau 10 quý, tức là hơi chậm... all commodity prices) 5 Concluding remarks Việc phân tích chuỗi giá cho giá sản xuất và người tiêu dùng cho thấy quan trọng liên mối liên kết giữa các giai đoạn giá khác nhau trong khu vực đồng Euro, do đó chứng minh rằng cú sốc bên ngoài, chẳng hạn như sự gia tăng giá cả hàng hóa và các phong trào tỷ giá hối đoái, chuyển tuần tự cho người tiêu dùng Các liên kết này thường không bị bắt bởi vĩ mô mô... nhau Thứ hai, sự bao gồm của phi năng lượng giá cả hàng hóa trong phân tích cho thấy rằng đây là những yếu tố quyết định khá quan trọng của đồng euro giá khu vực nhưng đến nay đã bị bỏ lại chủ yếu là trong số các phân tích trong các tài liệu hiện có Thứ ba, sự khác biệt giữa hàng hóa và các dịch vụ giá Cao học NH ngày 2_Nhóm 36 Trang 14 GVHD: TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo cho một cái nhìn tinh tế hơn yếu tố... Với thành phần khác của giá tiêu dùng, sự ảnh hưởng hầu hết là đồng nhất và gia tăng dần với sự tác động ít nhất là 0.01% sau 8 quý Sử dụng phương pháp trung bình có trọng số cho CPEX ta thấy rằng mức tác động là 0.010% sau 16 quý, hơi lớn hơn giá sản phẩm năng lượng Biểu đồ 8 chỉ ra số nhân tác động của 1% gia tăng trong giá nguyên liệu công nghiệp Như mong đợi, ảnh hưởng là mạnh nhất lên PPI hàng... phi năng lượng và dịch vụ (khoảng 0.005% sau 16 quý), trong khi tác động lên gía thực phẩm chế biến mạnh hơn (0.012%), với một mức truyền dẫn chậm chạp khi so sánh với giá sản xuất Sử dụng trung bình trọng số cho CPEX cho thấy chỉ số tác động là 0.006% Lưu ý rằng nghiên cứu hiện tại chỉ nhìn vào ảnh hưởng gián tiếp lên thành tố cố định của HICP, trong khi ảnh hưởng trực tiếp lên HICP năng lượng là