›
›

Đặc điểm tài chính và quyết định đầu tư của doanh nghiệp: Vai trò của chính sách tiền tệ

pdf 24 trang Gia Huy 24/05/2022 1780
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Đặc điểm tài chính và quyết định đầu tư của doanh nghiệp: Vai trò của chính sách tiền tệ", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfdac_diem_tai_chinh_va_quyet_dinh_dau_tu_cua_doanh_nghiep_vai.pdf

Nội dung text: Đặc điểm tài chính và quyết định đầu tư của doanh nghiệp: Vai trò của chính sách tiền tệ

  1. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 4 6. 1Bùi Duy Khoa* 2Võ Quốc Toàn Vũ Xuân Lộc Đỗ Ngọc Quỳnh Anh Nguyễn Văn Huy Tóm tắt Bài nghiên cứu vai trò của ma sát tài chính và sự phản ứng không đồng nhất của doanh nghiệp trong việc xác định kênh đầu tư. Từ bài nghiên cứu, chúng tôi thấy rằng các công ty có rủi ro vỡ nợ thấp - những công ty có gánh nặng nợ thấp và “khoảng cách đến mức vỡ nợ” cao - là những công ty phản ứng nhanh nhất với các cú sốc tiền tệ. Chúng tôi giải thích những phát hiện này bằng cách sử dụng mô hình DSGE các công ty có rủi ro thấp phản ứng nhanh hơn với các cú sốc tiền tệ bởi vì họ phải đối mặt với đường chi phí cận biên cho đầu tư và tài trợ. Do đó, tác động tổng hợp của chính sách tiền tệ có thể phụ thuộc vào sự phân bổ rủi ro vỡ nợ và thay đổi theo thời gian. Với dữ liệu vi mô nhóm tác giả nhận thấy rằng các công ty có tỷ lệ đòn bẩy cao hoặc xếp hạng tín dụng thấp đầu tư ít hơn đáng kể so với các công ty khác sau cú sốc chính sách tiền tệ. Thứ hai, nhóm tác giả đã xây dựng một mô hình New Keynes của các doanh nghiệp bất đồng nhất với rủi ro vỡ nợ phù hợp về mặt định lượng với những kết quả thực nghiệm này. Trong mô hình, chính sách tiền tệ kích thích đầu tư thông qua sự kết hợp của các tác động trực tiếp và gián tiếp. Các công ty có rủi ro cao ít phản ứng hơn với những thay đổi này vì chi phí tài chính đầu tư cận biên của họ cao hơn các công ty có rủi ro thấp. Tác động tổng hợp của chính sách tiền tệ chủ yếu được thúc đẩy bởi các doanh nghiệp có rủi ro thấp này, điều này cho thấy quan điểm: chính sách tiền tệ có thể kém hiệu quả hơn khi rủi ro vỡ nợ trong nền kinh tế cao hơn. Chính sách tiền tệ sẽ không phát huy hiệu quả trong bối cảnh nợ vay doanh nghiệp tăng cao, đồng thời nhóm tác giả chứng minh sự tồn tại chính sách tiền tệ tối ưu trong bối cảnh vĩ mô cụ thể. Từ khóa: Chính sách tiền tệ, vỡ nợ, DSGE, đặc tính doanh nghiệp. * Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam | Email liên hệ: dkhoa2998@gmail.com Trường Đại học Kinh tế TP. HCM 645
  2. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 1. Giới thiệu Tổng đầu tư là thành phần thuộc GDP có phản ứng nhanh nhạy nhất đối với các cú sốc tiền tệ. Nhóm tác giả thực hiện bài nghiên cứu này với mục đích tìm hiểu vai trò của ma sát tài chính trong việc xác định kênh đầu tư của chính sách tiền tệ. Với sự bất đồng nhất trong hình thái tài chính của doanh nghiệp, một câu hỏi quan trọng được đặt ra: Loại hình doanh nghiệp nào có phản ứng nhanh nhất khi chính sách tiền tệ thay đổi? Câu trả lời cho câu hỏi này là một khái niệm mơ hồ. Với một mặt, ma sát tài chính đã tạo ra một đường cong của chi phí đầu tư cận biên dốc lên, điều này đã làm giảm phản ứng đầu tư của doanh nghiệp khi chịu ảnh hưởng nặng nề bởi ma sát tài chính trong môi trường có tác động của chính sách tiền tệ. Mặt khác, chính sách tiền tệ có thể làm phẳng đường cong của chi phí đầu tư cận biên - bằng cách tăng dòng tiền hoặc cải thiện giá trị tài sản thế chấp – điều này làm tăng phản ứng đầu tư của các doanh nghiệp. Thêm vào đó, bài nghiên cứu được áp dụng gia tốc tài chính cho các doanh nghiệp. Nhóm tác giả giải quyết câu hỏi “Loại hình doanh nghiệp nào có phản ứng nhanh nhất khi chính sách tiền tệ thay đổi?” bằng Bằng chứng mới về tương quan chéo, Bằng chứng thực nghiệm về cú sốc tiền tệ được đo lường bằng phương pháp nghiên cứu diễn biến các sự kiện với tần suất cao, với dữ liệu hàng quý của Bloomberg stat. Qua nghiên cứu, nhóm tác giả thấy được hoạt động đầu tư của các doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ thấp có phản ứng nhanh và mạnh mẽ hơn so với hoạt động đầu tư của các doanh nghiệp có rủi ro vỡ nợ cao. Từ bằng chứng thực nghiệm này, mô hình được áp dụng vào mô hình đầu tư của doanh nghiệp không đồng nhất với rủi ro vỡ nợ trong giả định New Keynesian và nghiên cứu về ảnh hưởng của chính sách tiền tệ. Trong mô hình hiệu chỉnh, doanh nghiệp với rủi ro vỡ nợ thấp có phản ứng nhanh hơn với chính sách tiền tệ, tương tự như các ước tính thực nghiệm của nhóm tác giả. Nhóm tác giả thực hiện một đo lường đơn giản thể hiện tác động của chính sách tiền tệ đối với những phản ứng không đồng nhất có thể bị suy yếu hơn trong môi trường nền kinh tế có rủi ro vỡ nợ cao. Đồng thời, nhóm tác giả nhận thấy tất cả các doanh nghiệp trong mô hình bị ảnh hưởng bởi rủi ro vỡ nợ đều phản ứng nhanh hơn với chính sách tiền tệ so với các doanh nghiệp trong mô hình không có bất kỳ rủi ro vỡ nợ nào, quan điểm này nhất quán với nghiên cứu của Bernanke, Gertler và Gilchrist (1999). Với phương pháp hồi quy cơ sở, ước tính rằng mức độ bán co giãn của đầu tư doanh nghiệp với chính sách tiền tệ dựa vào hai thước đo về rủi ro vỡ nợ: tỷ lệ đòn bẩy và “khoảng cách đến vỡ nợ” (một cách đánh giá và dự đoán xác suất vỡ nợ từ các giá trị của vốn chủ sở hữu và nợ phải trả). Nhóm tác giả kiểm soát các tác động cố định nhằm tạo sự khác biệt về nắm bắt tác động dài hạn giữa các doanh nghiệp và kiểm soát các tác động cố định theo từng ngành nhằm nắm bắt sự khác biệt trong cách phản ứng với các cú sốc 646
  3. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM tổng hợp. Trong môi trường có sự kiểm soát, đòn bẩy tài chính có tương quan nghịch với khoảng cách đến vỡ nợ và xếp hạng tín dụng, khoảng cách đến vỡ nợ có quan hệ tương quan thuận với xếp hạng tín dụng. Vì vậy, nhóm tác giả nhận thấy tỷ lệ đòn bẩy thấp và khoảng cách đến vỡ nợ lớn đại diện cho rủi ro vỡ nợ thấp. Nhóm tác giả nhận thấy một doanh nghiệp có độ lệch chuẩn thấp hơn đòn bẩy tài chính có nghĩa là doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn gần 25% đối với chính sách tiền tệ và có một độ lệch chuẩn cao hơn khoảng cách đến vỡ nợ đồng nghĩa là doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn 50%. Các doanh nghiệp mất hơn 3 năm để san bằng khoảng cách về vốn và sự chênh lệch vốn lớn dần theo thời gian. Phù hợp với ý tưởng rằng rủi ro vỡ nợ thúc đẩy các phản ứng bất đồng nhất, chi phí vay và sử dụng tài chính của các doanh nghiệp có rủi ro cao tăng ít hơn các doanh nghiệp có rủi ro thấp sau khi mở rộng tiền tệ. Để giải thích các kết quả thực nghiệm này, nhóm tác giả áp dụng một mô hình gồm các doanh nghiệp bất đồng nhất về rủi ro vỡ nợ vào khuôn khổ chuẩn mô hình New Keynesian. Các doanh nghiệp này đầu tư bằng vốn nội bộ hoặc đi vay từ bên ngoài; họ có thể không trả được nợ dẫn đến một khoản tài trợ bên ngoài. Ngoài ra, có các doanh nghiệp “bán lẻ” với mức giá cố định; tạo ra đường cong New Keynesia Philips liên kết giữa thực tế và biến doanh nghĩa. Chúng tôi hiệu chỉnh mô hình để phù hợp hơn với các đặc điểm đầu tư, vay nợ và vòng đời của các doanh nghiệp trong dữ liệu vi mô. Mô hình của chúng tôi mô phỏng các hành vi thực tế của doanh nghiệp trong dữ liệu vi mô và phản ứng cao nhất của tổng đầu tư, sản lượng và tiêu dùng đối với các cú sốc tiền tệ nói chung và phù hợp với các phản ứng được ước tính trong dữ liệu của Christiano, Eichenbaum và Evans (2005). Nhóm tác giả mô phỏng một nhóm các công ty từ mô hình đã hiệu chỉnh và nhận thấy rằng các công ty có rủi ro vỡ nợ thấp sẽ phản ứng nhanh hơn với chính sách tiền tệ, như trong dữ liệu. Các doanh nghiệp có phản ứng khác biệt nhau đã phản ánh cách chính sách tiền tệ thay đổi trực tiếp tỷ suất sinh lợi trên vốn kỳ vọng, điều này thúc đẩy phản ứng của các công ty có rủi ro thấp, và thay đổi một cách khéo léo dòng tiền và giá trị thu hồi nợ. Vì các doanh nghiệp có rủi ro thấp phản ứng nhanh hơn về công ty trong tổng thể, các kết quả thực nghiệm của chúng tôi chỉ ra rằng các tác động trực tiếp của chính sách tiền tệ chi phối các tác động gián tiếp của doanh nghiệp. Cuối cùng, chúng tôi xác định chính sách tiền tệ tối ưu trong bối cảnh các yếu tố vĩ mô khác nhau nhằm xác định các thông số tối ưu cho chính sách tiền tệ để duy trì lượng đầu tư cho doanh nghiệp. Chúng tôi thấy rằng một cú sốc tiền tệ tạo ra sự thay đổi nhỏ hơn khoảng 30% trong tổng vốn cổ phần ban đầu từ phân phối có giá trị ròng thấp hơn 50% so với phân phối có trạng thái ổn định. Tính toán này cho thấy một kết quả quan trọng trong việc lưu thông tiền tệ: chính sách tiền tệ kém hiệu quả hơn khi rủi ro vỡ nợ cao hơn. 647
  4. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Nền kinh tế Việt Nam trong bối cảnh năm 2000 – 2020 đã trải qua rất nhiều biến động thăng trầm, và ứng với từng thời kỳ như vậy vai trò điều tiết của chính sách tiền tệ luôn hiện diện như một công cụ then chốt giúp điều tiết các yếu tố vĩ mô trở về trạng thái cân bằng. Bài nghiên cứu khảo sát mối quan hệ về phản ứng không đồng nhất của các công ty Việt Nam với cú sốc từ chính sách tiền tệ. Sự không đồng nhất này bắt nguồn từ khác biệt trong đặc tính công ty và xu hướng đầu tư của các công ty và qua đó xem xét tính hiệu quả của chính sách tiền tệ. Bài viết này sẽ tập trung lấy dữ liệu theo tháng từ giai đoạn năm 2000 đến năm 2020 các biến vĩ mô liên quan trực tiếp đến các công cụ tiền tệ của Việt Nam, các thước đo chủ yếu đó như là cung tiền, lãi suất, dự trữ ngoại hối Trong đó, tác giả cũng đưa vào biến cú sốc tiền tệ tần suất cao, đặc tính công ty theo quý, và phát triển mô hình DSGE dựa trên phần mềm Matlab cho cá thể từng doanh nghiệp để làm nổi bật sự khác biệt về đặc điểm doanh nghiệp sẽ dẫn đến phản ứng không đồng nhất với cú sốc chính sách tiền tệ. Số liệu được cập nhật trên các trang dữ liệu quốc gia như Bloomberg, Tổng cục Thống kê, Tổng cục Hải quan, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và trang dữ liệu quốc tế CEIC. 2. Khung lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm 2.1. Khung lý thuyết về đặc tính doanh nghiệp và cú sốc tiền tệ Bernanke, Gertler và Gilehrist (1999) đã áp dụng bộ gia tốc tài chính vào một công ty đại diện theo mô hình New Keynesian; nhóm tác giả xây dựng trên khuôn khổ của Bernanke, Gertler và Gilchrist (1999) để thiết lập sự bất đồng nhất giữa các doanh nghiệp. Phù hợp với kết quả của nghiên cứu, chúng tôi thấy rằng phản ứng của tổng đầu tư đối với cú sốc tiền tệ trong mô hình của chúng tôi lớn hơn so với mô hình không có ma sát tài chính. Tuy nhiên, trong số 99,4% các công ty bị ảnh hưởng bởi các ma sát tài chính trong mô hình của chúng tôi, những công ty có rủi ro vỡ nợ thấp có phản ứng nhanh nhạy với một cú sốc tiền tệ hơn những công ty có rủi ro vỡ nợ cao, tạo ra sự phụ thuộc vào phân phối. H1: Công ty có rủi ro vỡ nợ thấp có phản ứng nhanh nhạy với một cú sốc tiền tệ hơn những công ty có rủi ro vỡ nợ cao Các nghiên cứu khác cho rằng phản ứng ở cấp độ công ty cũng phụ thuộc vào quy mô (Gertler và Gilchrist (1994)), tính thanh khoản (Jeenas (2019)) hoặc độ tuổi (Cloyne và cộng sự (2018)). Kết quả của chúng tôi phù hợp để kiểm soát các đặc điểm đặc biệt của các doanh nghiệp khác nhau. Kết quả của chúng tôi không mâu thuẫn với những nghiên cứu khác; thay vào đó, chúng tôi thực hiện nghiên cứu các tính năng khác nhau của dữ liệu. Cho đến nay, các bài nghiên cứu đã tập trung vào việc tính không đồng nhất của hộ gia đình ảnh hưởng đến kênh tiêu thụ của chính sách tiền tệ như thế nào; ví dụ như 648
  5. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM McKay, Nakamura và Steinsson (2016); Kaplan, Moll và Violante (2018); Auclert (2019); hoặc Wong (2019). Thay vào đó, chúng tôi nghiên cứu vai trò của sự bất đồng nhất ở cấp độ doanh nghiệp trong việc xác định kênh đầu tư của chính sách tiền tệ. Ngược lại với kênh tiêu dùng, chúng tôi thấy rằng cả tác động trực tiếp và gián tiếp của chính sách tiền tệ đều đóng vai trò quan trọng về mặt định lượng trong việc thúc đẩy kênh đầu tư. Tác động trực tiếp của những thay đổi trong lãi suất thực tế nhỏ hơn đối với các hộ gia đình vì họ có động cơ tiêu dùng thuận lợi mà các doanh nghiệp thiếu. H2: Tác động trực tiếp và gián tiếp của chính sách tiền tệ đều đóng vai trò quan trọng về mặt định lượng trong việc thúc đẩy kênh đầu tư của doanh nghiệp Tenreyro và Thwaites (2016) ước tính mô hình chuỗi thời gian phi tuyến tính và thấy rằng các cú sốc chính sách tiền tệ có tác động nhỏ hơn đến hoạt động kinh tế thực tế trong thời kỳ suy thoái so với thời điểm bình thường. Vavra (2013) và McKay và Wieland (2020) đưa ra các mô hình trong đó chính sách tiền tệ ít tác động hơn trong các cuộc suy thoái do những thay đổi trong phân phối điều chỉnh giá hoặc chi tiêu lâu dài. H3: Chính sách tiền tệ kém hiệu quả hơn trong các cuộc suy thoái Mô hình đầu tư đa dạng cấp độ doanh nghiệp của nhóm tác giả được xây dựng dựa trên Khan, Senga và Thomas (2016), họ đã nghiên cứu sự hiệu quả của các cú sốc tài chính trong một mô hình giá linh hoạt. Nhóm tác giả mở rộng mô hình để bao gồm các cú sốc về chất lượng vốn và giá vốn thay đổi theo thời gian để tạo ra sự thay đổi trong giá trị thu hồi vốn của người cho vay, như trong nghiên cứu về gia tốc tài chính. Reiter, Sveen và Weinke (2013) chỉ ra rằng một mô hình với các doanh nghiệp bất đồng nhất và chi phí điều chỉnh vốn cố định tạo ra phản ứng ngược chiều mạnh mẽ trong ngắn hạn của đầu tư đối với chính sách tiền tệ bởi vì khi có điều kiện để điều chỉnh thì đầu tư cực kỳ nhạy cảm với lãi suất trong mô hình của họ. Nhóm tác giả làm giảm mức độ nhạy cảm lãi suất của đầu tư bằng cách sử dụng các ma sát tài chính và chi phí điều chỉnh lồi để tổng hợp vốn. Koby và Wolf (2020) làm giảm độ nhạy cảm lãi suất bằng cách sử dụng chi phí điều chỉnh lồi ở cấp độ doanh nghiệp và thấy rằng chi phí cố định tạo ra phản ứng phụ thuộc vào chính sách tiền tệ của ngân hàng nhà nước. 2.2 Cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ Trước khi thực hiện phân tích định lượng, về mặt lý thuyết, chúng tôi xác định đặc điểm của các kênh mà chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến đầu tư trong mô hình của chúng tôi. Tiểu mục này xác định các nguồn chính của phản ứng không đồng nhất giữa các công ty, điều này thúc đẩy việc hiệu chuẩn của chúng tôi trong Phần hiệu chuẩn mô hình. 649
  6. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 2.2.1 Các thử nghiệm chính sách tiền tệ Nhóm tác giả nghiên cứu ảnh hưởng của sự đổi mới bất ngờ đối với quy tắc Taylor 휀푡 , theo sau là một sự chuyển đổi dài hạn trở lại trạng thái ổn định. Cách tiếp cận này cho phép tạo ra các kết quả phân tích rõ ràng vì không có sự phân biệt giữa lãi suất thực trước kỳ vọng và lãi suất thực tế dự kiến trước kỳ hạn. Sự lựa chọn đầu tư k′ và vay b tối ưu thỏa mãn hai điều kiện sau: 1 ′ 푞푡 ′ = 푛 + ′ ′ 푅푡( , , ) ′ ′ 푠 ′ ′ ′ ′ 푄( , , ) ′ 푅푡 ( , , ) 1 ′ ′ (푞푡 − 휀푄, ′( , , ) ′ ) ′ ′ = 푡[ 푅푃퐾푡+1( , )] (1) 1−휀푅, ′( , , ) 푅푡 ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ 1 표푣푡( 푅푃퐾푡+1( , 푤 ),1 + 휆푡+1( , 푛푡+1( , 푤 , , ))) + ′ ′ ′ ′ ′ 푅푡 푡(1 + 휆푡+1( , 푛푡+1( , 푤 , , )) 1 0 ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ − 푤[푣푡+1(푤 , , ) ( (푤 , , | ⟩ 푡+1(푤 , , )] 푅푡 1 Trong đó: 푅 là lãi suất phi rủi ro thực giữa t và t + 1, 푅 ( , ′, ′) = 푡 푡 푄( , ′, ′) ′ ′ ′ 푠 ′ ′ 휀푄 ( , , ) là độ co giãn của biểu giá trái phiếu với tôn trọng đầu tư, , 푅푡 ( , , ) = ′ ′ 푛표 ′ ′ 푅푡( , , )/푅푡 là thước đo của khoản vay kế tiếp , 휀푅 ( , , ) là độ co giãn của biểu lãi suất đi vay, 휆푡( , 푛) là hệ số nhân Lagrange trên ràng buộc không âm đối với cổ tức, z(ω, k, b) là ngưỡng vỡ nợ về năng suất (đảo ngược ngưỡng giá trị ròng được định nghĩa 0 trong tiên đề 1), 푣푡 ( 푤, , ) ≡ 푣푡( 푡(푤, , ), 푛푡( 푡(푤, , ), 푤, , )) là giá trị công ty ′ đã đánh giá ở ngưỡng vỡ nợ, ( | ⟩ là mật độ của z có điều kiện đối với z; ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ 휕 푡+1(푤 , , ) 휕 푡+1(푤 , , ) 푄푡( , , ) 푅( , , ) 푡+1(푤 , , ) ≡ ′ + ′ (푞푡 − 휀푄. ′ ′ ′ ′ ) 휕 휕 1−휀푅, ( , , ) (điều kiện (9) là ràng buộc không ảnh hưởng tiêu cực đối với cổ tức. Kỳ vọng và hiệp phương sai trong biểu thức này chỉ được sử dụng trên các trạng thái trong đó công ty không vỡ nợ. Chi phí vốn biên là tích số của hai kỳ hạn. ′ ′ ′ ′ ′ 푄푡( , , ) Số hạng đầu tiên, 푞 − 휀 ′( , , ) là giá tương đối của hàng hóa đầu vào 푡 푄, ′ sản xuất 푞푡 ròng của lãi suất tiết kiệm do nguồn vốn gia tăng cao hơn ′ ′ ′ ′ ′ 푄푡( , , ) 휀 ′( , , ) 푞 . Lãi suất tiết kiệm là kết quả (trong trường hợp tất cả những 푄, ′ 푡+1 thứ khác bằng nhau) của vốn tăng lên do kỳ vọng suy giảm về khoản lỗ dự kiến do người 650
  7. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM vay không trả được nợ. Số hạng thứ hai trong chi phí vốn biên liên quan đến chi phí đi 푠 ′ ′ 푅푡 ( , , ) vay, ′ ′ . 1−휀푅, ′( , , ) Chênh lệch lãi suất cao hơn hoặc độ dốc cao hơn của đường chênh lệch lãi suất cho vay và lãi suất tiết kiệm dẫn đến chi phí vay cao hơn. Lợi ích cận biên của vốn là tổng 1 ′ ′ của ba kỳ hạn. Kỳ đầu tiên, 푡[ 푅푃퐾푡+1( , )] là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của vốn 푅푡 ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ 1 표푣푡( 푅푃퐾푡+1( , ,푤 ),1+휆푡+1( ,푤 , , )) được chiết khấu bởi lãi suất thực. Kỳ thứ hai: ′ ′ ′ ′ xác 푅푡 푡[1+휆푡+1( ,푤 , , )] định hiệp phương sai của lợi tức vốn với giá trị nguồn lực của công ty. Kỳ thứ ba nắm bắt cách đầu tư bổ sung ảnh hưởng đến xác suất vỡ nợ của công ty và ảnh hưởng đến giá trị của công ty. 2.2.2. Công ty rủi ro và công ty phi rủi ro Sự khác biệt chính giữa công ty có rủi ro và không có rủi ro là cách chính sách tiền tệ dịch chuyển đường chi phí cận biên. Đối với công ty phi rủi ro, đường cong dịch chuyển lên do giá tương đối của vốn 푞푡+1 tăng lên, nhưng bây giờ có hai tác động bổ sung. Thứ nhất, chính sách tiền tệ làm tăng giá trị ròng n, làm giảm số tiền công ty cần vay để tài trợ cho bất kỳ mức đầu tư nào và do đó mở rộng vùng bằng phẳng của đường chi phí cận biên. Sự gia tăng giá trị ròng có thể được phân tách theo: 휕 푙표 푛 1 휕 log 푡 휕 log 푤푡 휀푡( , 푤 ) 휕 푙표 푞푡 푞푡( 1 − 훿)푤 휕 푙표 훱푡 /훱푡 = ( − ) + + 휕휀푡 1 − 휈 − 휃 휕휀푡 휕휀푡 푛 휕휀푡 푛 휕휀푡 푛 휃 푤 Trong đó 푡푡( , 푤 ) = 푡 푡 (푤 ) 푙 − 푤푡푙. Biểu thức trên này có ba cách mà chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến dòng tiền. Thứ nhất, chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến doanh thu vãng lai bằng cách thay đổi giá tương đối của sản lượng pt ròng của chi phí lao động thực tế νwt. Thứ hai, chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến giá trị của nguồn vốn rủi ro của các công ty bằng cách thay đổi giá tương đối của vốn qt. Cuối cùng, chính sách tiền tệ thay đổi giá trị thực của nợ danh nghĩa thông qua lạm phát Πt. Sự khác biệt quan trọng thứ hai về cách chính sách tiền tệ ảnh hưởng đến đường cong chi phí cận biên của công ty rủi ro là nó làm phẳng khu vực dốc lên, phản ánh chênh lệch tín dụng giảm. Gợi lại rằng, trong trường hợp vỡ nợ, người cho vay thu hồi trên mỗi đơn vị nợ 훼푞푡+1푤푗푡+1 푗푡+1; vì cú sốc làm tăng giá tương đối của vốn 푞푡+1, nó cũng làm tăng tỷ lệ thu hồi, làm giảm chênh lệch tín dụng. Kênh này gợi nhớ đến “công cụ gia tốc tài chính” trong Bernanke, Gertler và Gilchrist (1999). Chính sách tiền tệ cũng làm giảm xác suất vỡ nợ, nhưng tác động này về mặt định lượng là rất nhỏ trong quá trình hiệu chuẩn 651
  8. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM của chúng tôi. Việc công ty có rủi ro phản ứng nhanh hơn hay ít hơn so với công ty không có rủi ro phụ thuộc cốt yếu vào quy mô của hai sự dịch chuyển này trong đường chi phí cận biên. Về mặt lý thuyết, chúng có thể đủ lớn hoặc không đủ để khiến công ty rủi ro phản ứng nhanh hơn với chính sách tiền tệ so với công ty phi rủi ro. Mức đầu tư được xác định bởi điểm mà tại đó đường cong này giao với vùng dốc lên của đường chi phí cận biên. Do đó, các chuyển động trong đường chi phí cận biên có tác động mạnh hơn đến cách đầu tư phản ứng với các cú sốc chính sách tiền tệ, làm tăng sức mạnh của kênh tăng tốc tài chính được mô tả ở trên. Jeenas (2019) phát triển một mô hình trong đó các công ty phải đối mặt với các ràng buộc về tài sản thế chấp và chi phí phát hành nợ cố định nhưng có thể tích lũy tài sản tài chính thanh khoản. Mô hình này ngụ ý rằng các công ty phải đối mặt với hai đường cong chi phí cận biên gấp khúc để tài trợ đầu tư: một đường tương ứng với việc sử dụng tài sản lưu động (bằng phẳng cho đến khi tài sản này cạn kiệt, và sau đó trở thành đường thẳng đứng) và đường khác tương ứng với khoản vay mới (bằng phẳng - ở mức cao hơn đòn bẩy do chênh lệch ngoại sinh trong chi phí đi vay - cho đến khi các công ty đạt được ràng buộc về tài sản thế chấp). Đầu tư tối ưu được xác định bởi sự kết hợp của hai đường chi phí cận biên mà các công ty sử dụng khi tài trợ cho khoản đầu tư của họ. Nhiều công ty không thấy đáng giá để phát hành nợ mới, do đó nguồn tài chính đầu tư cận biên của họ là tài sản lưu động. Do đó, các công ty có nhiều tài sản lưu động hơn có vùng bằng phẳng lớn hơn của đường cong chi phí tài sản lưu động và phản ứng nhanh hơn với chính sách tiền tệ. (2018) cho rằng các doanh nghiệp trẻ phản ứng nhanh hơn với các cú sốc tiền tệ ở Hoa Kỳ và Vương quốc Anh. Tuổi doanh nghiệp không thúc đẩy kết quả thực nghiệm của chúng tôi, tuy nhiên, người ta có thể giải thích những phát hiện của họ thông qua lăng kính của mô hình của chúng tôi. Một cách giải thích có thể xảy ra là các doanh nghiệp trẻ phải đối mặt với đường cong chi phí cận biên dốc hơn so với các doanh nghiệp cũ, nhưng đường chi phí cận biên của các doanh nghiệp trẻ cũng nhạy cảm hơn với chính sách tiền tệ. Một cách giải thích khác là các đường cong lợi ích cận biên của các doanh nghiệp trẻ tự phản ứng nhanh hơn với chính sách tiền tệ, chẳng hạn nếu nhu cầu sản phẩm của họ nhạy cảm hơn theo chu kỳ. H4: Tồn tại chính sách tiền tệ tối ưu trong các bối cảnh vĩ mô cụ thể. 3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 3.1. Dữ liệu nghiên cứu Phần này mô tả các biến ở cấp độ công ty được sử dụng trong phân tích thực nghiệm của bài báo, dựa trên dữ liệu Bloomberg hàng quý. Định nghĩa các biến và lựa chọn mẫu tuân theo các tiêu chuẩn trong các bài nghiên cứu trước đây (Whited, 1992; Gomes, 2001; 652
  9. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Eisfeldt và Rampini, 2006; Clementi và Palazzo, 2019). Nhóm tác giả thu thập dữ kiện tài chính của 745 công ty niêm yết trên hai sàn chứng khoán HNX và HOSE từ quý 1 năm 2001 đến quý 4 năm 2019. Dữ kiện được thu thập theo quý và tổng cộng có 27.560 quan sát theo công ty qua mỗi thời kì quan sát. Đồng thời chúng tôi cũng loại bỏ những công ty tài chính ra ngoài mẫu do sự khác biệt về cấu trúc vốn và đặc tính so với đa phần các công ty trong mẫu. Thống kê tóm tắt các cú sốc chính sách tiền tệ giai đoạn 1/1/2000 đến 31/12/2020. Các cú sốc xuất hiện "tần suất cao" được ước tính bằng cách sử dụng nghiên cứu sự kiện. Những cú sốc "được làm mượt" được tổng hợp thành tần suất hàng quý bằng cách sử dụng mức trung bình có trọng số. Mô tả dữ liệu Mẫu của chúng tôi kết hợp các cú sốc chính sách tiền tệ với dữ liệu về tỷ giá hối đoái, trái phiếu chính phủ kỳ hạn 10 năm, lãi suất điều hành, lãi suất bán lẻ hằng ngày và dữ liệu về lạm phát hàng quý. Các cú sốc về chính sách tiền tệ được chúng tôi đo lường các cú sốc tiền tệ bằng cách sử dụng dữ liệu tần suất cao, phương pháp tiếp cận nghiên cứu thông qua sự kiện do Cook và Hahn (1989). Mô phỏng phương pháp Gurkaynak, Sack và Swan (2005) và Gorodnichenko và Weber (2016), chúng tôi tạo ra cú sốc của mình 휀푡 = 휏푡 ∗ ( 푡+훥+ − 푡−훥−). Trong đó t là thời điểm công bố chính sách tiền tệ, ffrt là tỷ lệ cấp vốn của Ngân hàng Nhà nước tại thời điểm t, ∆ + và ∆− kiểm soát độ rộng của khoảng thời gian xung quanh 푛 휏 (푡) thông báo, 휏푡 = 푛 là sự điều chỉnh về thời gian thông báo trong tháng. 휏 (푡)−휏 (푡) Chúng tôi tập trung vào khoảng thời gian ∆− = mười lăm phút trước khi thông báo và ∆+ = bốn mươi lăm phút sau khi thông báo. Chuỗi cú sốc của chúng tôi bắt đầu vào tháng 1 năm 2001 và kết thúc vào tháng 12 năm 2020, để tập trung vào chính sách tiền tệ thông thường. Trong thời gian này, đã có 164 cú sốc với giá trị trung bình xấp xỉ 0 và độ lệch chuẩn là 9bp. Thời gian chúng tôi tổng hợp các cú sốc tần số cao với tần suất hàng quý để hợp nhất chúng với dữ liệu cấp công ty của chúng tôi. Chúng tôi xây dựng đường trung bình động của các cú sốc thô được tính theo số ngày trong quý sau khi cú sốc xảy ra. Chiến lược tổng hợp thời gian của chúng tôi đảm bảo rằng chúng tôi cân nhắc các cú sốc bằng khoảng thời gian mà các công ty phải phản ứng với chúng. Việc lựa chọn khung thời gian theo quý sẽ giúp quan sát tốt hơn các cú sốc chính sách tiền tệ và cách phản ứng của doanh nghiệp với các cú sốc bao gồm quá trình hấp thụ cú sốc và phản ứng đầu tư với các cú sốc (Jeenas (2019)). 653
  10. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 3.2. Xây dựng biến và mô hình hồi quy 3.2.1. Xây dựng biến 1. Đầu tư: được định nghĩa là 훥 푙표 ( 푗푡 + 1) trong đó biểu thị vốn dự trữ của công ty j vào cuối thời kỳ t. 2. Đòn bẩy: được định nghĩa là tỷ lệ giữa tổng nợ với tổng tài sản. 3. Đòn bẩy ròng: được định nghĩa là tỷ lệ tổng nợ trừ tài sản lưu động ròng vào tổng tài sản. 4. Khoảng cách vỡ nợ: Theo Merton (1974) và Gilchrist và Zakrajšek (2012), chúng 푙표 ( / )+(휇 −0.5휎2) tôi định nghĩa biến này là ≡ . 휎푣 Trong đó: V biểu thị tổng giá trị của công ty, µV lợi nhuận kỳ vọng hàng năm đối với V, σV sự biến động hàng năm của giá trị công ty và nợ của công ty D. Để ước tính giá trị V của công ty, chúng tôi thực hiện theo một quy trình lặp lại, dựa trên Gilchrist và Zakrajšek (2012) và Blanco và Navarro (2017): i. Đặt giá trị ban đầu cho giá trị công ty bằng tổng nợ của công ty và vốn chủ sở hữu, V = E + D, trong đó E được đo bằng giá cổ phiếu của công ty nhân với số lượng cổ phiếu. ii. Ước tính giá trị trung bình và phương sai của lợi nhuận trên giá trị công ty trong thời hạn di chuyển 250 ngày. iii. Nhận ước tính mới về V cho mỗi ngày trong khoảng thời gian 250 ngày di chuyển từ khung định giá quyền chọn Black-Scholes-Merton = 휙(훿1) − − 푒 휙(훿2), trong đó: 2 푙표 ( / )+(휇 −0.5휎 ) 훿1 ≡ 2 và 훿2 ≡ 훿1 − 𝜎푣√ T với r là hằng số hàng ngày trong 휎푣 √ một năm đáo hạn-lợi tức trái phiếu kho bạc Nhà nước. iv. Lặp lại các bước [ii.] Và [iii.] cho đến khi giá trị hội tụ. Với cách xác định vỡ nợ theo mô hình KMV- Merton thì biến giả đại diện cho khả năng vỡ nợ bằng 1 nếu năm quan sát t công ty i có N(-d2) ≥ 0,5, được xem là có xảy ra vỡ nợ; ngược lại được xem là không xảy ra vỡ nợ, nhận giá trị bằng 0. Cụ thể: Biến DD=1, nếu công ty i xảy ra vỡ nợ ở năm t (N(-d2) ≥ 0,5). Các biến số dùng để tính toán xác định vỡ nợ theo mô hình KMV- Merton được mô tả ở bảng dưới. 654
  11. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Biến số Cách tính toán P Tỷ suất sinh lợi hằng ngày ln(t ) của chứng khoán Pt−1 Giá trị thị trường của vốn cổ Giá cổ phiếu*số lượng cổ phiếu lưu hành phần Giá trị thị trường của tài sản Giá trị thị trường của tổng tài sản Giá trị sổ sách của nợ Nợ ngắn hạn +0.5*nợ dài hạn Lãi suất phi rủi ro Lợi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 3 năm Độ lệch chuẩn chuỗi tỷ suất sinh lợi hàng ngày của chứng khoán giao Độ lệch chuẩn dịch trong năm 5. Tăng trưởng doanh số bán hàng thực: đo lường bằng chênh lệch doanh số bán hàng qua hai kỳ quan sát liên tiếp. 6. Quy mô: được đo bằng logarit tự nhiên giá trị sổ sách của tổng tài sản. 7. Khả năng thanh toán: được định nghĩa là tỷ lệ giữa tiền mặt và các khoản đầu tư ngắn hạn trên tổng tài sản. 8. Dòng tiền: được đo bằng EBIT chia cho vốn cổ phần. 9. Đối tượng chi trả cổ tức: được định nghĩa là một biến giả nhận giá trị bằng một trong các quan sát quý của công ty nếu công ty trả cổ tức tiền mặt trong kỳ quan sát. 10. Biến giả ngành. 11. Phân loại đòn bẩy công ty: biến giả nhận giá trị bằng 1 nếu công ty có đòn bẩy cao (nằm ở vùng giá trị phân vị thứ 3 và thứ 4 của đòn bẩy ngành). 12. Tuổi công ty: Nhóm tác giả lấy năm tại kỳ quan sát trừ cho năm tại thời điểm thành lập doanh nghiệp (Nguồn: Thomson Reuters). Trong đó, nếu số năm từ 1-3 năm là doanh nghiệp “trẻ”, từ 4 cho đến 10 năm là doanh nghiệp “trung niên” và trên 10 năm là doanh nghiệp “già” (theo Cloyne và cộng sự, (2018)). 3.2.2. Mô hình hồi quy Kế thừa từ mô hình hồi quy của Cloyne và cộng sự, (2018) và Jeenas (2019) 푙표 푗푡+ℎ − 푙표 푗푡 = 훼푗ℎ + 훼푠푡ℎ + 훽1ℎ( 푗푡−1 − 푗[ 푗푡])휀푡 + 훽2ℎ( 푗푡−1 − 푗[ 푗푡])휀푡 + 훪ℎ푍푗푡−1 + 푒푗푡ℎ 655
  12. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Bộ thông số đầu tiên chi phối các cú sốc theo đặc điểm doanh nghiệp (ρ, σ và σω), bộ thứ hai chi phối các ma sát với tài chính bên ngoài (ξ và α), và tập hợp thứ ba chi phối vòng đời công ty (m, k0 và πd). Trong đó Z bao gồm các biến đã được liệt kê ở mục 3.4.1. 훥 푙표 푗푡+1 = 훼푗 + 훼푠푡 + 훽( 푗푡−1 − 푗[ 푗푡])휀푡 + 훪푍푗푡−1 + 푒푗푡 Trong đó 훼푗 là tác động cố định j, 훼푠푡 là ảnh hưởng cố định của ngành tính theo quý t, 휀푡 là cú sốc chính sách tiền tệ hàng quý, 푗푡 ∈ {푙푗푡, 푗푡} là tỷ lệ đòn bẩy hoặc khoảng cách đến mức vỡ nợ của công ty, Ej [xjt] là giá trị trung bình của xjt đối với một công ty nhất định trong mẫu, 푍푗푡−1 là vectơ của kiểm soát và 푒푗푡 là phần dư. Hệ số quan tâm chính của chúng tôi là β, hệ số này đo lường cách hệ số bán co giãn của đầu tư 훥푙표 푗푡+1 đối với các cú sốc tiền tệ 휀푡 phụ thuộc vào sự thay đổi trong nội bộ doanh nghiệp về tình hình tài chính 푗푡 − 푗[ 푗푡]. 4. Thảo luận kết quả nghiên cứu 4.1. Phản ứng của các công ty với chính sách tiền tệ 4.1.1. Phản ứng tổng quát của doanh nghiệp với chính sách tiền tệ Chúng tôi ước tính các biến thể của thông số hồi quy thực nghiệm hồi quy cơ sở: 훥 푙표 푗푡+1 = 훼푗 + 훼푠푡 + 훽( 푗푡−1 − 푗[ 푗푡])휀푡 + 훪푍푗푡−1 + 푒푗푡 Trong đó 훼푗 là tác động cố định j, 훼푠푡 là ảnh hưởng cố định của ngành tính theo quý t, 휀푡 là cú sốc chính sách tiền tệ hàng quý, 푗푡 ∈ {푙푗푡, 푗푡} là tỷ lệ đòn bẩy hoặc khoảng cách đến mức vỡ nợ của công ty, Ej [xjt] là giá trị trung bình của xjt đối với một công ty nhất định trong mẫu, 푍푗푡−1 là vectơ của kiểm soát và 푒푗푡 là phần dư. Hệ số quan tâm chính của chúng tôi là β, hệ số này đo lường cách hệ số bán co giãn của đầu tư 훥푙표 푗푡+1 đối với các cú sốc tiền tệ 휀푡 phụ thuộc vào sự thay đổi trong nội bộ doanh nghiệp về tình hình tài chính 푗푡 − 푗[ 푗푡]. Chúng tôi không ước tính hồi quy với xếp hạng tín dụng 푗푡 = 푗푡 vì sự thay đổi trong nội bộ công ty trong xếp hạng tín dụng bị hạn chế. Xuyên suốt, chúng tôi phân cụm các phần dư sai số theo hai cách để giải thích mối tương quan trong công ty và trong các quý. Tác động cố định 훼푗 ghi lại sự khác biệt vĩnh viễn trong hành vi đầu tư giữa các công ty và Các tác động cố định theo ngành theo từng quý ghi nhận sự khác biệt về cách các lĩnh vực chịu tác động của các cú sốc tổng hợp. Véc tơ 푍푗푡−1 bao gồm mức độ của tình hình tài chính 푗푡−1, tổng tài sản, tăng trưởng doanh số bán hàng, tài sản hiện tại như một phần của tổng tài sản và giả quý tài chính. Véc tơ 푍푗푡−1 656
  13. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM cũng bao gồm sự tương tác của tình hình tài chính với tăng trưởng GDP của quý trước để kiểm soát sự khác biệt về độ nhạy cảm theo chu kỳ giữa các công ty. Phần này cho thấy rằng việc sử dụng sự thay đổi trong nguồn nội bộ tài chính công ty với cú sốc tiền tệ 푗푡−1 − 푗[ 푗푡−1] 휀푡 đảm bảo kết quả của chúng tôi không bị chi phối bởi sự không đồng nhất vĩnh viễn trong phản ứng chính sách tiền tệ giữa các công ty. Ngược lại, các công ty trong dữ liệu có thể không đồng nhất về cách họ phản ứng với chính sách tiền tệ theo tình hình tài chính của họ 푗푡. Ví dụ, các công ty trong các thị trường rủi ro có thể phải chịu nhiều biến động về lãi suất hơn và cũng có nhiều khả năng vỡ nợ hơn. Nếu thay vào đó chúng tôi đã tương tác mức độ tài chính với cú sốc tiền tệ [ 푗푡]휀푡 , sau đó kết quả của chúng tôi sẽ được xác định một phần bởi sự khác biệt vĩnh viễn về phản ứng chính sách. Bằng cách đánh giá vị thế tài chính trong các công ty, 푗푡−1 − 푗[ 푗푡]휀푡 , ước tính của chúng tôi là được thúc đẩy thông qua một công ty xác định phản ứng với chính sách tiền tệ khi có rủi ro vỡ nợ cao hơn hoặc thấp hơn bình thường. Bảng 4. 1 Phản ứng của doanh nghiệp với các cú sốc tiền tệ (1) (2) (3) (4) (5) 퐿푒푣푒 푒 -0.59 -0.47 -0.36 -0.24 × 푠ℎ표 (0.39) (0.47) (0.25) (0.62) × 푠ℎ표 1.04 1.51 1.21 (0.45) (0.51) (0.52) 푠ℎ표 2.04 (0.15) Observations 27850 21940 25102 25102 21975 푅2 0.153 0.224 0.241 0.242 0.151 Firm controls No Yes Yes Yes Yes Time sector FE Yes Yes Yes Yes No Time clustering Yes Yes Yes Yes Yes Lưu ý: kết quả từ ước tính 훥 푙표 푗푡+1 = 훼푗 + 훼푠푞 + 훾휀푡 + 훽( 푗푡−1 − 푗[ 푗푡])휀푡 + 훪1푍푗푡−1 + 훪2푌푡−1 + 푒푗푡, trong đó αj là hiệu ứng cố định chắc chắn, αst là hiệu ứng cố định theo từng phần tư, xjt ∈ {ljt, ddjt} là đòn bẩy hoặc khoảng cách để vỡ nợ, Ej [xjt] là giá trị trung bình của xjt đối với hãng j trong mẫu, 휀푡 là cú sốc tiền tệ và Zjt-1 là vectơ kiểm soát cấp công ty chứa xjt-1, tăng trưởng doanh số bán hàng, quy mô, tài sản lưu động trên tổng tài sản, một chỉ số cho quý tài chính và sự tương tác của tình hình tài chính bị suy giảm với tăng trưởng GDP. Sai số tiêu chuẩn được phân nhóm theo hai chiều theo công ty và theo quý. Kết quả: Bảng 4.1 báo cáo kết quả từ việc ước tính thông số cơ sở (2). Chúng tôi thực hiện hai phép chuẩn hóa để làm cho hệ số ước lượng β có thể diễn giải dễ dàng. Đầu tiên, chúng tôi chuẩn hóa ljt đòn bẩy của công ty 푙푗푡 − 푗[푙푗푡] và khoảng cách đến ddjt vỡ nợ 푗푡 − 푗[ 푗푡] trên toàn bộ mẫu, vì vậy đơn vị của chúng là độ lệch chuẩn đòn bẩy trong 657
  14. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM mẫu. Thứ hai, chúng tôi chuẩn hóa dấu hiệu của cú sốc tiền tệ 휀푡 với việc đặt một giá trị dương tương ứng với một phần lãi suất điều hành. Ba cột đầu tiên trong Bảng 4.1 cho thấy rằng các công ty có đòn bẩy tài chính thấp hơn và khoảng cách đến mức vỡ nợ cao hơn sẽ phản ứng nhanh hơn với các cú sốc tiền tệ 휀푡 . Cột (1) ngụ ý rằng một công ty có khoảng 0,7 đơn vị độ bán co giãn của đầu tư so với chính sách tiền tệ thấp hơn khi nó mắc nợ hơn một độ lệch chuẩn so với mức thường thấy trong mẫu của chúng tôi. Việc thêm các kiểm soát cấp công ty 푍푗푡−1 trong Cột (2) không làm thay đổi đáng kể ước tính điểm này; do đó, chúng tôi tập trung vào thông số hồi quy với các điều khiển cấp công ty 푍푗푡−1. Cột (3) cho thấy rằng một công ty có độ bán co giãn cao hơn khoảng 1,1 đơn vị khi nó lệch chuẩn hơn một độ lệch chuẩn so với thông thường. Cột (4) cho thấy rằng đòn bẩy được hiển thị có điều kiện không đáng kể về mặt thống kê theo khoảng cách vỡ nợ, cho thấy rằng kết quả chủ yếu được định hướng bởi khoảng cách vỡ nợ, mà chúng tôi coi là thước đo trực tiếp nhất của chúng tôi về rủi ro vỡ nợ. Cột (5) loại bỏ các tác động cố định theo từng ngành để ước tính giá trị trung bình ảnh hưởng của một cú sốc tiền tệ: 훥 푙표 푗푡+1 = 훼푗 + 훼푠푞 + 훾휀푡 + 훽( 푗푡−1 − 푗[ 푗푡])휀푡 + 훪1푍푗푡−1 + 훪2푌푡−1 + 푒푗푡 Trong đó α là một khu vực theo quý q tác động cố định theo mùa và 푌푡 là một vectơ có độ trễ bốn thời kỳ là Tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp. Đầu tư trung bình bán độ đàn hồi là khoảng 2. Do đó, hệ số tương tác của chúng tôi trong các cột trước đó ngụ ý Giả sử tỷ lệ khấu hao hàng năm là δ = 0,1, hệ số ước tính này ngụ ý rằng độ biến động một phần trăm. 4.1.2. Phản ứng không đồng nhất của doanh nghiệp với các cú sốc chính sách tiền tệ Bây giờ chúng tôi phân tích định lượng tác động của một cú sốc chính sách tiền tệ 휀푡 . Phần 4.1.2 bắt đầu phân tích bằng cách tính toán các phản ứng xung tổng hợp đối với một cú sốc mở rộng trong mô hình đã hiệu chỉnh của chúng tôi. Phần 4.2.2. sau đó nghiên cứu các tác động không đồng nhất của chính sách tiền tệ giữa các công ty, các công ty có rủi ro vỡ nợ cao ít phản ứng với chính sách tiền tệ hơn. Cú sốc làm giảm lãi suất danh nghĩa và do giá cả ổn định nên cũng làm giảm lãi suất thực. Lãi suất thực tế thấp hơn kích thích nhu cầu đầu tư bằng cách loại bỏ lợi ích cận biên của đầu tư. Nó cũng kích thích nhu cầu tiêu dùng từ hộ gia đình do sự thay thế tiêu chuẩn giữa các ngành. Tổng cầu hàng hóa càng cao sẽ làm thay đổi các mức giá khác trong nền kinh tế, làm dịch chuyển thêm đường cong lợi ích biên và chi phí cận biên cho đầu tư. Nhìn chung, đầu tư tăng khoảng 1,4%, tiêu thụ tăng 0,4% và sản lượng tăng 0,5%. Những cường độ này nhìn chung phù hợp với tác động đỉnh điểm của các cú sốc chính sách tiền tệ được ước tính trong Christiano, Eichenbaum và Evans (2005); đối với một sự thay đổi có quy mô tương tự trong lãi suất danh nghĩa, họ thấy rằng đầu tư tăng khoảng 1%, tiêu dùng tăng 0,2% và sản lượng tăng 0,5%. 658
  15. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Hệ số hồi quy ngụ ý theo mô hình để so sánh trực tiếp mô hình của chúng tôi với dữ liệu, chúng tôi mô phỏng một nhóm các công ty phản ứng với cú sốc tiền tệ và ước tính đặc điểm thực nghiệm của chúng tôi (2) trên dữ liệu mô phỏng: 훥 푙표 푗푡+1 = 훼푗 + 훼푠푞 + 훾휀푡 + 훽( 푗푡−1 − 푗[ 푗푡])휀푡 + 훪1푍푗푡−1 + 훪2푌푡−1 + 푒푗푡. Chúng tôi tính đến việc lựa chọn mẫu bằng cách điều chỉnh các công ty đã tồn tại ít nhất bảy năm, khoảng thời gian trung bình để IPO được báo cáo trong Wilmer (2017). Phần này cho thấy rằng hành vi của các công ty công của mô hình so với các công ty tư nhân so sánh khá tốt với dữ liệu theo các khía cạnh nhất định. Chúng tôi giả định rằng các cú sốc tần số cao mà chúng tôi đo được trong dữ liệu là những đổi mới đối với quy tắc Taylor trong mô hình. Chúng tôi ước tính các hồi quy bằng cách sử dụng dữ liệu từ một năm trước cú sốc đến mười quý sau cú sốc. Chúng tôi ước tính thực nghiệm bằng cách sử dụng đòn bẩy ljt làm thước đo tình hình tài chính xjt vì mối quan hệ tuyến tính giữa đòn bẩy và giá trị ròng của các công ty chỉ vỡ nợ khi giá trị nợ ròng giảm xuống dưới mức trung bình ngành. 4.2. Đặc tính doanh nghiệp và phản ứng chính sách tiền tệ Bảng 4.2 Đặc tính doanh nghiệp, đòn bẫy và cú sốc tiền tệ (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) leverage × ffr shock -0.48 -0.57 -0.47 -0.60 (0.17) (0.29) (0.29) (0.27) dd× ffr shock 1.04 1.08 1.07 (0.31) (0.32) (0.41) sales growth× ffr -0.18 0.04* -0.34* shock (0.34) (0.46) (0.32) 푡 푒 푠 푙푒푠 표푤푡ℎ 0.63 × 푠ℎ표 (0.44) 푠𝑖 푒 × 푠ℎ표 0.29* 0.55* (0.39) (0.45) 푙𝑖푞 𝑖 𝑖푡 -0.35* × 푠ℎ표 (0.49) Observations 21940 25102 20864 24473 21940 25102 21927 푅2 0.124 0.141 0.128 0.144 0.124 0.141 0.126 Firm controls Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Time sector FE Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Time clustering Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Ghi chú: kết quả từ việc ước tính các biến thể của đặc điểm hồi quy cơ sở 훥 푙표 푗푡+ℎ = 훼푗ℎ + 훼푠푡ℎ + 훽 ( 푗푡−1 − 푗[ 푗푡])휀푡 + 훽 푗푡−1휀푡 + 훪ℎ푍푗푡−1 + 푒푗푡ℎ trong đó Zjt − 1 là tăng trưởng doanh số bán hàng của công ty, tăng trưởng doanh số bán hàng trong tương lai, quy mô hoặc tính thanh khoản và tất cả các biến khác được xác định trong bài nghiên cứu hoặc ghi chú của Bảng 4.5, ngoại trừ Zjt −1 cũng bao gồm biến zjt − 1. 659
  16. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Bảng hồi quy trên cho thấy ước tính điểm của biến động đòn bẩy tương tự như ước tính khoảng cách vỡ nợ, mặc dù sai số tiêu chuẩn lớn hơn do mối tương quan giữa đòn bẩy và thanh khoản. Bằng chứng cho thấy động lực của khoảng cách đến vỡ nợ là tích cực mạnh mẽ và đáng kể, như trong bài nghiên cứu. Trong trường hợp đó, động lực của khả năng thanh khoản luôn không có ý nghĩa thống kê, cho thấy rủi ro vỡ nợ là nguyên nhân chính dẫn đến các phản ứng không đồng nhất giữa các công ty khi sử dụng biến thể nội bộ công ty. 4.3 Tác động của chính sách tiền tệ đến doanh nghiệp Tiểu mục này giải thích các lựa chọn trong đặc điểm hồi quy thực nghiệm cơ sở của chúng tôi. Nhóm tác giả làm rõ loại sự không đồng nhất của tác động chính sách tiền tệ mà thông số mô hình của chúng tôi kiểm soát bằng cách chỉ sử dụng sự thay đổi trong nội bộ công ty về tình hình tài chính. Nhóm tác giả cho thấy rằng kết quả của chúng tôi mạnh mẽ về mặt ý nghĩa kinh tế, nhưng yếu hơn về mặt định lượng, nếu chúng tôi không kiểm soát sự khác biệt về độ nhạy theo chu kỳ nền kinh tế. Tác động của chính sách tiền tệ đến doanh nghiệp dưới sự kiểm soát của yếu tố vĩ mô Nhóm tác giả thảo luận về cách công cụ ước tính của chúng tôi kiểm soát sự không đồng nhất trong khả năng tác động của chính sách tiền tệ bằng một ví dụ đơn giản: 푗푡 = 훼푗 + 휆푡 + 훽푗휀푡 + 훾 푗푡휀푡 + 푒푗푡. Trong đó 푗푡 là kết quả quan tâm, 휀푡là một cú sốc tổng hợp, 푗푡 là một đặc tính chắc chắn, 훽푗 = 푗[ 푗푡] là một đặc tính cố định kiểm soát khả năng đáp ứng của 푗푡 đối với 휀푡 và 푒푗푡 là một thuật ngữ lỗi ngoại sinh. Trong bài nghiên cứu, kết quả của lãi suất 푗푡 là đầu tư, đặc điểm của công ty 푗푡 là tình hình tài chính, và cú sốc tổng hợp 휀푡 là tiền tệ chính sách sốc. Giả thiết 훽푗 = 푗[ 푗푡] ngụ ý rằng giá trị trung bình của công ty vị thế tài chính tỷ lệ thuận với sự không đồng nhất vĩnh viễn trong khả năng phản ứng của công ty với chính sách tiền tệ 훽푗. Các hệ số quan tâm được ước tính là 훾 đo lường sự thay đổi của đặc tính 푗푡 ảnh hưởng đến phản ứng của 푗푡 đối với cú sốc tổng hợp 휀푡. Chúng tôi giả định rằng cú sốc tổng hợp 휀푡 là ngoại sinh và tương đồng với toàn bộ mẫu của 푗푡 mà chúng tôi ký hiệu là x. Công cụ ước tính tác động cố định nội bộ điển hình sẽ bị sai lệch do một biến bị vấn đề đa cộng tuyến. Nó ước tính mô hình sai số phần dư 푗푡 = 푗푡휀푡 + 휈푗푡. Phần dư 휈푗푡 bao gồm 푗 푗푡휀푡 tương quan với 푗푡휀 trong tương quan chéo của các công ty. Do đó, ước lượng của sẽ không hội tụ với hệ số quan tâm 훾. Trực quan, một giá trị cao của 푗푡 trong tương quan chéo có thể ảnh hưởng đến cách doanh nghiệp phản ứng với cú sốc tổng 660
  17. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM hợp thông qua hệ số quan tâm 훾 hoặc thông qua khả năng phản ứng 푗 푗푡. Công cụ ước lượng của chúng tôi giải quyết vấn đề biến bị đa cộng tuyến bằng cách làm cho biến hồi quy trực giao đối với các điều khoản bị đa cộng tuyến. Ví dụ đơn giản này làm rõ rằng công cụ ước tính hiệu ứng cố định tiêu chuẩn sẽ mang lại ước tính chệch về hệ số quan tâm 훾 nếu có sự khác biệt vĩnh viễn về cách các công ty phản ứng với cú sốc tổng hợp 휀푡. Bảng 4.3 cho thấy đây là trường hợp trong ứng dụng của chúng tôi; ước tính thông số hồi quy tiêu chuẩn. 훥 푙표 푗푡+1 = 훼푗 + 훼푠푡 + 훽 푗푡−1휀푡 + 훪푍푗푡−1 + 푒푗푡. Bảng 4.3 Tác động của chính sách tiền tệ đến đầu tư của doanh nghiệp dưới sự kiểm soát của các yếu tố vĩ mô (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) leverage × ffr shock -1.05 -0.50 -0.89 -0.70* -0.75 (0.52) (0.39) (0.39) (0.41) (0.45) 1{cr_jt ≥ A} × ffr shock 1.54 1.46 (1.36) (1.39) dd × ffr shock 0.81* 0.63 0.61 (0.52) (0.56) (0.44) ffr shock 2.58 (0.69) Observations 21940 21940 21940 15102 21940 15102 11975 2 0.153 0.154 0.150 0.241 0.224 0.342 0.251 R Firm controls no yes yes yes yes yes yes Time sector FE yes yes yes yes yes yes no Time clustering yes yes yes yes yes yes yes Ghi chú: kết quả từ việc ước tính các biến thể của đặc điểm hồi quy cơ sở của phương trình ước lượng tổng quát 훥 푙표 푗푡+1 = 훼푗 + 훼푠푡 + 훽 푗푡−1휀푡 + 훪푍푗푡−1 + 푒푗푡, trong đó tất cả các biến được xác định như trong bài nghiên cứu hoặc trong ghi chú cho Bảng 4.5. Chúng tôi đã chuẩn hóa đòn bẩy ljt và khoảng cách vỡ nợ ddjt trên toàn bộ mẫu, do đó đơn vị của chúng ở độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình. Cột (7) xóa phần cố định theo quý hiệu ứng αst và ước lượng, trong đó Yt là a vectơ với bốn độ trễ của tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp. Những kết quả phù hợp về mặt chất lượng với các kết quả chính của chúng tôi theo nghĩa là các công ty có đòn bẩy tài chính thấp hơn hoặc khoảng cách vỡ nợ cao hơn sẽ phản ứng nhanh hơn với chính sách tiền tệ. Tuy nhiên, những sự khác biệt này nhỏ hơn và ít được ước tính chính xác hơn, cho thấy rằng sự không đồng nhất vĩnh viễn về khả năng phản ứng của doanh nghiệp có liên quan về mặt định lượng trong mẫu của chúng tôi. Bảng 4.3 cũng cho thấy rằng các công ty có xếp hạng tín dụng cao hơn sẽ phản ứng nhanh hơn với những thay đổi trong chính sách tiền tệ. 661
  18. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 4.4.1. Tác động của chính sách tiền tệ đến lượng đầu tư của doanh nghiệp tại các chu kì khác nhau của nền kinh tế Bảng 4. 4 Biến động đầu tư theo cú sốc tiền tệ (1) (2) (3) (4) leverage × ffr shock -0.49 -0.07 -0.17 (0.37) (0.38) (0.69) l og k 0.25 0.17 0.15 0.16 jt (0.01) (0.01) (0.01) (0.01) dd × ffr shock 0.78 0.85 0.76* (0.48) (0.57) (0.67) Observations 21940 15102 15102 11975 2 0.259 0.259 0.260 0.269 R Firm controls yes yes yes yes Time sector FE yes yes yes no Time clustering yes yes yes yes Kết quả từ việc ước tính các biến thể của đặc điểm hồi quy cơ sở. Sai số tiêu chuẩn được nhóm lại theo hai chiều theo các công ty và các quý. Chúng tôi đã chuẩn hóa dấu hiệu của cú sốc tiền tệ εmt để cú sốc tích cực có thể mở rộng (tương ứng với việc giảm lãi suất). Chúng tôi đã tiêu chuẩn hóa đòn bẩy nội bộ công ty (ljt - E [ljt]) và khoảng cách trong công ty đến vỡ nợ (ddjt - E [ddjt]) trên toàn bộ mẫu, vì vậy đơn vị của chúng là tiêu chuẩn độ lệch so với giá trị trung bình. Bảng 4.4 cho thấy kết quả chính của chúng tôi tiếp tục được giữ vững khi chúng tôi kiểm soát độ trễ đầu tư. Bảng 4.4 cho thấy lý do chính của sự khác biệt này là chúng tôi sử dụng dữ liệu hàng quý trong khi Eberly, Rebelo và Vincent (2012) sử dụng dữ liệu hàng năm. Nó cho thấy R2 của hồi quy tăng lên khi chúng ta thực hiện các thay đổi dài hạn về vốn. Ngoài ra, Eberly, Rebelo và Vincent (2012) chỉ sử dụng bảng điều khiển cân bằng của các công ty lớn, trong khi chúng tôi sử dụng bảng không cân bằng của tất cả các hãng. Đặc điểm hồi quy kinh tế lượng của chúng tôi kiểm soát sự tương tác giữa vị thế tài chính của công ty (xjt-1 - Ej [xjt]) và độ trễ của tăng trưởng GDP nhằm kiểm soát sự khác biệt về độ nhạy cảm theo chu kỳ của nền kinh tế. Động lực của chúng tôi cho sự lựa chọn này là các cú sốc lớn nhất trong mẫu của chúng tôi xảy ra vào hai cuộc suy thoái (2008 và 2019), vì vậy chúng tôi muốn đảm bảo rằng các tác động khác nhau của chính sách tiền tệ không bị thúc đẩy bởi sự khác biệt về độ nhạy cảm theo chu kỳ của nền kinh tế. Bảng 4.4 cho thấy rằng việc loại trừ kiểm soát này không ảnh hưởng đáng kể đến các phản ứng khác biệt theo khoảng cách đến vỡ nợ. Từ kết quả trên cho thấy, chính sách tiền tệ tác động tích cực lên lượng đầu tư doanh nghiệp mà không chịu tác động của chu kì 662
  19. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM nền kinh tế Việt Nam. Điều này hàm ý rằng việc tăng trưởng đầu tư khối doanh nghiệp tại Việt Nam phụ thuộc vào cung tín dụng của Ngân hàng Nhà nước hơn là huy động vốn từ thị trường chứng khoán. 4.5. Chính sách tiền tệ tối ưu và tổng lượng đầu tư của doanh nghiệp Tại tiểu mục này, sau khi kết luận các vấn đề về phản ứng doanh nghiệp với chính sách tiền tệ cũng như tác động của chính sách tiền tệ với lượng đầu tư doanh nghiệp, một vấn đề được đặt ra là trong các bối cảnh vĩ mô cụ thể thì việc thiết kế chính sách tiền tệ tối ưu nên tuân theo những tham số nào để duy trì tổng lượng đầu tư của doanh nghiệp. Nhóm tác giả sử dụng mô hình DSGE có ngưỡng để tìm ra các thông số tối ưu cho chính sách tiền tệ với những ràng buộc về lạm phát và tỷ giá hối đoái. Bảng 4. 5 Kết quả hồi quy DSGE giữa chính sách tiền tệ tối ưu và tổng lượng đầu tư doanh nghiệp trong bối cảnh kiểm soát lạm phát Phần tuyến tính ∗ 𝜌0 2,458 0,056 0,047 (1,624) (1,283) (0,735) 𝜌1 0,599 0,980 0,982 (5,358) (59,493) (113,235) ∗ 𝜌 -0,147 0,001 -0,002 (-0,301) (0,236) (-0,142) ∗ 𝜌 8,459* 0,294* 0,531* (1,736) (1,931) (1,903) Phần phi tuyến ∗ 𝜌01 5,732 0,547 1,506 (0,986) (2,926) (4,433) 𝜌11 0,0172 -0,0359 -0,0341 (0,997) (-2,460) (-6,080) ∗ 𝜌 1 -0,191 -0,008 -0,066* (-0,522) (-0,679) (-1,893) ∗ 𝜌 1 -11,879* 1,996 0,784* (-1,756) (4,821) (1,680) Độ dốc (Slope) 0,591 21,158 12,921 Giá trị ngưỡng (Threshold) 4,406 3,431 4,418 Hệ số xác định điều chỉnh 0,813 0,969 0,992 ∗ ∗ ∗ Ghi chú: *, , lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa thống kê là 10%, 5%, 1%. 𝜌0 , 𝜌1, 𝜌 , 𝜌 tương ứng là tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái, tổng lượng đầu tư, cung tiền M2, biến phụ thuộc lần lượt là lãi suất tái cấp vốn, lãi suất tái chiết khấu, lãi suất mua kỳ hạn qua OMO. Nhìn vào kết quả nghiên cứu trên, tồn tại mối quan hệ phi tuyến giữa lãi suất điều hành của Ngân hàng Nhà nước và tổng lượng đầu tư của các doanh nghiệp của nền kinh tế. Trong đó, biến tỷ giá điều hành là biến chuyển tiếp giai đoạn cho thấy trong giai đoạn biến động của nền kinh tế, độ nhạy của tỷ giá sẽ biến động theo những cú sốc tiền tệ của những đối tác thương mại lớn của Việt Nam như: Mỹ, Trung Quốc, EU, Nhật Bản Điều này gây áp lực lên việc điều hành lãi suất của Ngân hàng Nhà nước trong việc duy trì một 663
  20. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM mức lạm phát ổn định và kích cầu đầu tư. Cụ thể, nếu tỷ giá biến động vượt mức 3% thì lãi suất điều hành sẽ có xu hướng gia tăng trong biên độ ± 0.5 điểm phần trăm, từ đó mức tổng lượng đầu tư sẽ có xu hướng suy giảm ở mức 0.15%. Tuy nhiên, từ hàm hồi quy tổng thể giữa tổng lượng đầu tư của doanh nghiệp và phản ứng với chính sách tiền tệ cho thấy việc kiểm soát lạm phát ở mức 3.8% sẽ tạo ra dư địa cho việc biến động tỷ giá quanh mức 2% và lãi suất điều hành sẽ dao động quanh mức 0.32%. Tại mức lãi suất này, thì tổng lượng đầu tư lại có xu hướng gia tăng ở mức 0.11%. Vậy đây là mức lãi suất tối ưu trong việc thực hiện mục tiêu kiểm soát lạm phát và kích cầu đầu tư. Trong bối cảnh Việt Nam có thể bị gán vào danh sách thao túng tiền tệ, việc can thiệp vào thị trường ngoại hối sẽ không phát huy hiệu quả trong việc điều hành tỷ giá, từ đó sẽ ảnh hưởng đến đầu tư của doanh nghiệp. Vì vậy, lãi suất điều hành sẽ là một công cụ hữu hiệu trong việc điều tiết thanh khoản của thị trường, giảm sức ép lên lãi suất huy động từ đó giảm sức ép lên chi phí lãi vay của doanh nghiệp. Từ đó cho thấy sự biến động của các thông số vĩ mô có tác động đến chính sách tiền tệ theo chiều hướng bất định, việc xác định hai thông số quan trọng là lạm phát và tổng mức đầu tư của các doanh nghiệp sẽ góp phần quyết định vào chính sách lãi suất tối ưu. 5. Kết luận và hàm ý chính sách 5.1. Kết luận Trong bài nghiên cứu, nhóm tác giả lập luận rằng những ma sát tài chính làm giảm phản ứng đầu tư của các công ty có rủi ro vỡ nợ cao. Lập luận của nhóm tác giả có hai quan điểm chính. Đầu tiên, với dữ liệu vi mô nhóm tác giả nhận thấy rằng các công ty có tỷ lệ đòn bẩy cao hoặc xếp hạng tín dụng thấp đầu tư ít hơn đáng kể so với các công ty khác sau cú sốc chính sách tiền tệ. Thứ hai, nhóm tác giả đã xây dựng một mô hình New Keynes của các doanh nghiệp bất đồng nhất với rủi ro vỡ nợ phù hợp về mặt định lượng với những kết quả thực nghiệm này. Trong mô hình, chính sách tiền tệ kích thích đầu tư thông qua sự kết hợp của các tác động trực tiếp và gián tiếp. Các công ty có rủi ro cao ít phản ứng hơn với những thay đổi này vì chi phí tài chính đầu tư cận biên của họ cao hơn các công ty có rủi ro thấp. Tác động tổng hợp của chính sách tiền tệ chủ yếu được thúc đẩy bởi các doanh nghiệp có rủi ro thấp này, điều này cho thấy quan điểm: chính sách tiền tệ có thể kém hiệu quả hơn khi rủi ro vỡ nợ trong nền kinh tế cao hơn. Kết quả của bài nghiên cứu có thể là xu hướng mà nhà hoạch định chính sách quan tâm, đặc biệt các nhà hoạch định quan tâm về tác động phân bổ của chính sách tiền tệ giữa các doanh nghiệp. Một mục tiêu đáng được quan tâm của chính sách tiền tệ là cung cấp nguồn lực cho các doanh nghiệp có khả năng nhưng bị hạn chế về tín dụng. Được 664
  21. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM xây dựng trên cơ chế gia tốc tài chính, cho rằng các doanh nghiệp bị hạn chế về nguồn vốn sẽ tăng đáng kể đầu tư vốn của họ để phản ứng với chính sách tiền tệ mở rộng. Kết quả của bài nghiên cứu ngụ ý rằng chính sách tiền tệ mở rộng sẽ kích thích các công ty ít rủi ro hơn trong nền kinh tế tiền hành đầu tư. Ngoài ra kết quả của nghiên cứu cho thấy, không nhất thiết phải duy trì một chính sách tiền tệ để kích cầu nền kinh tế trong điều kiện nợ vay doanh nghiệp tăng cao, việc thực thi chính sách tiền tệ phản chu kì ở Việt Nam thường không mang lại hiệu quả cao do đặc tính phân bổ tài chính của các doanh nghiệp trong nền kinh tế Việt Nam rất khác nhau. Vì vậy, mở rộng cung tiền hay thu hẹp cung tiền nên dựa vào vị thế tài chính của doanh nghiệp nếu không sẽ xảy ra rủi ro lạm phát trong dài hạn. Việc thực thi chính sách tiền tệ nên dựa vào 2 thông số then chốt là tỷ giá và lạm phát nhằm hạn chế các cú sốc ngoại sinh để bảo vệ doanh nghiệp trong các chu kì kinh tế khác nhau. 5.2 Hàm ý chính sách Bài nghiên cứu đưa ra một số hàm ý chính sách sau: Thứ nhất, việc thực thi chính sác tiền tệ không giống nhau giữa các doanh nghiệp vì vậy khi ban hành chính sách tiền tệ, Ngân hàng Nhà nước phải xem xét đặc tính doanh nghiệp tại từng khu vực cụ thể để chính sách tiền tệ phát huy hiệu quả. Thứ hai, chính sách tiền tệ có tác động đến cấu trúc vốn, vị thế tài chính, tính thanh khoản của doanh nghiệp vì vậy chính sách tiền tệ không nên quá nới lỏng hoặc thắt chặt quá mức sẽ dẫn đến những cú sốc đột ngột cho doanh nghiệp, trong khi đa phần doanh nghiệp Việt Nam là doanh nghiệp trẻ sẽ khó lòng cân bằng nguồn tài chính. Thứ ba, các doanh nghiệp nên tránh việc vay nợ quá mức khiến cho cấu trúc vốn dễ dàng bị tác động bởi các cú sốc thị trường. Ngoài ra, doanh nghiệp phải căn cứ vào vị thế tài chính và đặc tính doanh nghiệp để ra quyết định vay nợ hay không và linh hoạt tận dụng các cú sốc tiền tệ để cơ cấu lại khoản nợ doanh nghiệp trong ngắn hạn và dài hạn. 665
  22. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Tài liệu tham khảo Andrews, I., M. Gentzkow, and J. Shapiro (2017): “Measuring the sensitivity of pa-rameter estimates to estimation moments,” The Quarterly Journal of Economics, 132(4), 1553–1592. Arellano, C., L. Maliar, S. Maliar, and V. Tsyrennikov (2016): “Envelope Con-dition Methods with an Application to Default Risk Models,” Journal of Economic Dy-namics and Control, 69, 436–459. Auclert, A. (2019): “Monetary policy and the redistribution channel,” American Eco-nomic Review, 109(6), 2333–67. Bernanke, B. S., M. Gertler, and S. Gilchrist (1999): “The financial accelerator in a quantitative business cycle framework,” Handbook of Macroeconomics, pp. 1341–1393. Blanco, J. A., and G. Navarro (2017): “The Unemployment Accelerator,” Working paper. Bloom, N., M. Floetotto, N. Jaimovich, I. Saporta-Eksten, and S. J. Terry (2018): “Really uncertain business cycles,” Econometrica, 86(3), 1031–1065. Buera, F., and S. Karmakar (2018): “Real Effects of Financial Distress: The Role of Heterogeneity,” Working paper. Campbell, J. R., C. L. Evans, J. D. Fisher, and A. Justiniano (2012): “Macroe-conomic Effects of Federal Reserve Forward Guidance,” Brookings Papers on Economic Activity, pp. 1–80. Christiano, L. J., M. Eichenbaum, and C. L. Evans (2005): “Nominal rigidities and the dynamic effects of a shock to monetary policy,” Journal of Political Economy, 113, 1–45. Clausen, A., and C. Strub (2020): “Reverse calculus and nested optimization,” Journal of Economic Theory, 187, 105019. Clementi, G. L., and B. Palazzo (2016): “Entry, exit, firm dynamics, and aggregate fluctuations,” American Economic Journal: Macroeconomics, 8(3), 1–41. (2019): “Investment and the Cross-Section of Equity Returns,” The Journal of Finance, 74(1), 281–321. Cloyne, J., C. Ferreira, M. Froemel, and P. Surico (2018): “Monetary Policy, Corporate Finance and Investment,” National Bureau of Economic Research w25366. Cook, T., and T. Hahn (1989): “The effect of changes in the federal funds rate target on market interest rates in the 1970s.,” Journal of Monetary Economics, 24, 331–351. Cooper, R. W., and J. C. Haltiwanger (2006): “On the nature of capital adjustment costs,” The Review of Economic Studies, 73, 611–633. Crouzet, N., and N. Mehrotra (2020): “Small and Large Firms Over the Business Cycle,” Working paper. 666
  23. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM Davis, S. J., R. J. Faberman, J. C. Haltiwanger, and I. Rucker (2010): “Adjusted Estimates of Worker Flows and Job Openings in JOLTS,” Labor in the New Economy, 71, 187. Davis, S. J., J. Haltiwanger, R. Jarmin, and J. Miranda (2006): “Volatility and dispersion in business growth rates: Publicly traded versus privately held firms,” NBER Macroeconomics Annual, 21, 107–179. Dinlersoz, E., S. Kalemli-Ozcan, H. Hyatt, , and V. Penciakova (2018): “Lever-age over the life cycle and implications for firm growth and shock responsiveness,” National Bureau of Economic Research w25226. Eberly, J., S. Rebelo, and N. Vincent (2012): “What Explains the Lagged-Investment Dynamics?” Journal of Monetary Economics, 59, 370–380. Eisfeldt, A. L., and A. A. Rampini (2006): “Capital Reallocation and Liquidity,” Journal of Monetary Economics, 53, 369–399. Foster, L., J. Haltiwanger, and C. Syverson (2016): “The Slow Growth of New Plants: Learning About Demand?” Economica, 83, 91–129. Gavazza, A., S. Mongey, and G. L. Violante (2018): “Aggregate recruiting intensity,” American Economic Review, 108(8), 2088–2127. Gertler, M., and S. Gilchrist (1994): “Monetary Policy, Business Cycles, and the Behavior of Small Manufacturing Firms,” The Quarterly Journal of Economics, pp. 309– 340. Gertler, M., and P. Karadi (2015): “Monetary Surprises, Credit Costs, and Economic Activity,” American Economic Journal: Macroeconomics, 7, 44–76. Gilchrist, S., and E. Zakrajšek (2012): “Credit spreads and business cycle fluctua-tions,” American Economic Review, 102(4), 1692–1720. Gomes, J. (2001): “Financing Investment,” The American Economic Review, pp. 1263– 1285. Gomes, J., U. Jermann, and L. Schmid (2016): “Sticky leverage,” American Economic Review, 106(12), 3800–3828. Gorodnichenko, Y., and M. Weber (2016): “Are sticky prices costly? Evidence from the stock market,” The American Economic Review, 106, 165–199. Gurkaynak, R. S., B. Sack, and E. T. Swanson (2005): “Do Actions Speak Louder Than Words? The Response of Asset Prices to Monetary Policy Actions and Statements,” International Journal of Central Banking. Jeenas, P. (2019): “Firm Balance Sheet Liquidity, Monetary Policy Shocks, and Investment Dynamics,” Working paper. Jorda, O. (2005): “Estimation and Inference of Impulse Responses by Local Projections,” 667
  24. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM The American Economic Review, 95, 161–182. Kaplan, G., B. Moll, and G. L. Violante (2018): “Monetary policy according to HANK,” American Economic Review, 108(3), 697–743. Karabarbounis, L., and B. Neiman (2013): “The Global Decline of the Labor Share,” The Quarterly Journal of Economics, 129, 61–103. Khan, A., T. Senga, and J. Thomas (2016): “Default Risk and Aggregate Fluctuations in an Economy with Production Heterogeneity,” Working paper. Khan, A., and J. Thomas (2008): “Idiosyncratic Shocks and the Role of Nonconvexities in Plant and Aggregate Investment Dynamics,” Econometrica, 76, 395. Koby, Y., and C. Wolf (2020): “Investment Stimulus: From Micro Elasticities to Macro Counterfactuals,” Working paper. McKay, A., E. Nakamura, and J. Steinsson (2016): “The power of forward guidance revisited,” American Economic Review, 106(10), 3133–58. McKay, A., and J. F. Wieland (2020): “Lumpy Durable Consumption Demand and the Limited Ammunition of Monetary Policy,” Working paper. Merton, R. C. (1974): “On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates,” The Journal of Finance, 29, 449–47. 668